Predecir eventos climáticos extremos ha sido uno de los grandes desafíos de la meteorología moderna. Las herramientas tradicionales, aunque precisas en muchos aspectos, tropiezan cuando se trata de anticipar fenómenos raros que no siguen patrones comunes. La inteligencia artificial (IA) ha comenzado a ofrecer soluciones a este problema, pero también encuentra límites cuando se enfrenta a situaciones que nunca han ocurrido. Un nuevo método está demostrando que combinar IA con modelos climáticos tradicionales y herramientas matemáticas puede ser la clave para mejorar estas predicciones.
El problema de los datos escasos
El corazón del problema está en la escasez de datos relevantes. Para que un modelo de IA «aprenda», necesita ejemplos, pero los eventos extremos son, por definición, escasos. Es como intentar adivinar cuándo caerá un rayo en un mismo lugar sin tener registros previos de tormentas. Por ejemplo, si un sistema cuenta con solo 40 años de datos climáticos, predecir un evento que ocurre una vez cada mil años resulta inviable por pura falta de información.
La IA tiende a repetir patrones aprendidos, lo que la hace muy buena para predecir comportamientos comunes, pero también la limita cuando surgen escenarios sin precedentes. Jacob Landsberg, científico de datos de la Universidad de Boston, lo resume bien: es como intentar predecir el futuro usando el clima del pasado.
Casos que sorprendieron
Un ejemplo claro de este desafío fue la tormenta en Dubái en abril de 2024, donde en un solo día llovió más que en todo un año. Este tipo de fenómenos son los que los modelos tradicionales rara vez anticipan con precisión. Pero un modelo de IA desarrollado por Google DeepMind, llamado GraphCast, logró anticipar el evento con ocho días de antelación. Este resultado no solo fue inesperado, sino también alentador para la comunidad científica.
En otro estudio, el modelo FourCastNet, de NVIDIA, tuvo dificultades para prever ciclones tropicales intensos cuando su base de entrenamiento no incluía tormentas similares. Sin embargo, mostró una habilidad interesante: podía trasladar lo aprendido de tormentas en el Atlántico para hacer mejores predicciones en el Pacífico. Esta capacidad de generalización es una pista valiosa sobre cómo mejorar el aprendizaje de estos sistemas.
El modelo híbrido: física + IA + matemáticas
Los investigadores han dado un paso más combinando diferentes tipos de modelos. Uno de los avances más prometedores ha sido el uso de Pangu-Weather, una IA desarrollada por Huawei Cloud. Este sistema no se usa de forma aislada, sino que se integra con un modelo climático físico tradicional y una metodología matemática para analizar la estadística de eventos raros.
Esta combinación permite simular la probabilidad de olas de calor en latitudes medias con la misma precisión que los modelos climáticos convencionales, pero en mucho menos tiempo. Es como usar un atajo inteligente que lleva al mismo destino sin perder detalle en el camino. Los primeros resultados, compartidos en arXiv y presentados en congresos como el de la Unión Geofísica Americana, sugieren que esta fusión de tecnologías podría marcar un nuevo rumbo en la predicción meteorológica.
Más allá de la velocidad: entender lo que pasa
Un aspecto clave de este enfoque no es solo que prediga más rápido, sino que también ayuda a entender por qué podría ocurrir un evento extremo. Al usar modelos físicos junto con IA, los científicos no están simplemente viendo un resultado final, sino que pueden analizar los mecanismos que lo generan. Esto es esencial para generar confianza en las predicciones y facilitar que los gobiernos y comunidades tomen decisiones informadas.
Los eventos como la ola de frío en Texas en 2021 o la ola de calor en Moscú en 2010, que causaron miles de muertes, podrían ser mejor anticipados si los modelos supieran detectar las condiciones que los propician. Tener herramientas que no solo digan «va a hacer calor extremo», sino que expliquen cómo se llegó a esa conclusión, cambia el panorama de la prevención.
Retos pendientes y el camino por recorrer
A pesar del entusiasmo, aún hay obstáculos importantes. Las IA requieren enormes cantidades de datos para entrenarse, y cuando se trata de eventos extremos, esos datos simplemente no existen en cantidad suficiente. Una posible solución es usar simulaciones sintéticas, es decir, crear escenarios ficticios basados en principios físicos para ampliar la base de entrenamiento.
También es vital garantizar que los modelos no solo funcionen en condiciones ideales o en ciertas regiones. Un modelo puede predecir bien para Europa, pero fallar en África si no se ha entrenado con datos diversos. Lograr una representación global y justa de los riesgos climáticos es un objetivo tan científico como ético.
Por otro lado, integrar IA con ciencia climática tradicional requiere colaboración entre disciplinas que no siempre han trabajado juntas. Pero el potencial que ofrece esta unión para enfrentar los nuevos desafíos del cambio climático hace que valga la pena el esfuerzo.