Como pronóstico popular del tiempo, las cabañuelas son uno de los métodos más reconocidos, utilizado todavía a día de hoy a pesar de tener siglos de tradición. Y aunque en realidad sea un procedimiento bastante rudimentario (consiste en observar los 12 primeros días del mes de enero y según el clima de cada día así será el de cada mes del año) aún sigue siendo una herramienta fundamental para el folclore rural que predice el tiempo según la forma de las nubes, el sentido del viento y hasta por el comportamiento de los animales.
Pero, además de las cabañuelas, existen otro tipo de herramientas de predicción climática algo más sofisticadas y tecnológicas, como es el Meteosat europeo que ofrece información meteorológica tanto de Europa como de África.
Así mismo, expertos del sector apuestan cada vez más por el uso de la Inteligencia Artificial y el Big data para ayudar con los pronósticos meteorológicos, y en consecuencia poder gestionar con antelación los recursos disponibles.
Sin ir más lejos, el pasado mes de septiembre, España sufrió uno de los peores temporales en lo que va de año, una DANA que solo en la Comunidad de Madrid dejó daños por valor de casi 60 millones de euros. Una situación quizá evitable si las predicciones climáticas fueran mucho más precisas.
IA y Big Data
Es por este motivo que IMMUNE Technology Institute ha analizado las diferentes formas en las que el Big Data y la Inteligencia Artificial pueden ayudar en la predicción de fenómenos meteorológicos adversos y en la lucha contra el cambio climático.
"Los satélites meteorológicos aprovechan el Big Data para recopilar, procesar y analizar grandes cantidades de información meteorológica, lo que mejora significativamente nuestra capacidad para comprender y predecir el clima y sus efectos en la Tierra," explica Ángel Galán, director del Área de Data Science & Inteligencia Artificial en IMMUNE Technology Institute.
La eficiencia en las predicciones mejora cuanto se apuesta por el uso de nuevas tecnologías
Así, según la organización, esos datos resultan fundamentales de cara a diversas situaciones adversas como la gestión de desastre naturales y hasta la planificación urbana que minimice el impacto de los mismos, y "por eso es importante la innovación tecnológica, pues la eficiencia en las predicciones mejora cuanto se apuesta por el uso de estas nuevas tecnologías", insiste Galán.
De otro lado, es más que una certeza que la IA es una fuente precisa y fiable para la detección temprana de desastres y catástrofes naturales para "optimizar recursos y mejorar la gestión de servicios públicos"
Detención, predicción, evaluación...
Para IMMUNE Technology Institute existen hasta 6 nuevos patrones en los que la IA y el Big Data podrían ser definitivos en el sector, una combinación que podría resultar un clave en la lucha del cambio climático.
1. Recopilación de datos a gran escala: El Big Data permite la recopilación de datos climáticos a gran escala y en tiempo real a través de varios tipos de fuentes, como satélites, sensores en la superficie de la Tierra, boyas oceánicas y estaciones meteorológicas.
2. Predicciones climáticas más precisas: Con más datos disponibles y la ayuda de la inteligencia artificial, los modelos climáticos pueden mejorar su precisión en la predicción del clima a corto y medio plazo.
Esto es esencial para tomar decisiones informadas sobre cuestiones como la gestión de recursos hídricos, la agricultura y la preparación para eventos climáticos extremos.
Las organizaciones pueden utilizar estos datos climáticos para planificar infraestructuras y tomar decisiones de inversión
3. Detección de patrones climáticos y gestión de desastres naturales: Los datos ayudan a identificar patrones climáticos a largo plazo y a comprender cómo están cambiando con el paso de los años.
Esto es crucial para la investigación del cambio climático y la evaluación de sus impactos, pues ofrece una respuesta a cómo reaccionar frente a eventos climáticos extremos, como huracanes, inundaciones, sequías y tormentas.
4. Evaluación de la huella de carbono y monitoreo de la calidad del aire y del agua: Las técnicas de inteligencia artificial pueden utilizarse para rastrear y evaluar la huella de carbono de diversas actividades humanas.
5. Investigación científica: Los científicos climáticos pueden utilizar grandes conjuntos de datos para realizar investigaciones más detalladas sobre fenómenos climáticos específicos, y comprender mejor las interacciones entre la atmósfera, los océanos y la superficie terrestre.
6. Planificación y toma de decisiones: Los gobiernos, las empresas y las organizaciones pueden utilizar estos datos climáticos para planificar infraestructuras, tomar decisiones de inversión y desarrollar políticas relacionadas con el cambio climático, o ante adversos fenómenos metereológicos adversos.