Hace ya algunos años comenzamos a escuchar hablar sobre la inteligencia artificial (IA) y desde entonces está transformando diversos campos, impulsando avances significativos en una variedad de áreas. Esta nueva tecnología rompe paradigmas establecidos en el campo de la informática y ha llegado para plantearnos nuevos desafíos.

Actualmente se encuentra en una etapa en la que comienza a aplicarse para favorecer distintos campos: desde la meteorología, donde se mejora la precisión de las predicciones climáticas, hasta la salud, optimizando diagnósticos y tratamientos. En la agricultura, la IA está revolucionando la gestión de cultivos y el uso eficiente del agua. En el ámbito de la energía, facilita la gestión de redes y el aprovechamiento de fuentes renovables. Aunque las aplicaciones actuales de la IA son infinitas e imposibles de nombrar exhaustivamente, estos avances destacan el potencial de la IA para abordar problemas complejos y mejorar la calidad de vida en múltiples sectores.

El término inteligencia artificial fue utilizado por primera vez en la conferencia «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence» de John McCarthy en 1956. En ese acto, los investigadores presentaron los objetivos y la visión de la IA. En 1995 Stuart Russell y Peter Norvig publicaron un libro llamado «Artificial Intelligence: A Modern Approach» (“Inteligencia artificial: Un enfoque moderno”), allí proponen que «la IA es el estudio de los agentes que reciben percepciones del entorno y realizan acciones» y describen los cuatro enfoques, que para ellos, han definido históricamente el campo de la inteligencia artificial: el pensamiento humano, el pensamiento racional, la acción humana y la acción racional.

La IA permite analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y realizar predicciones con alta precisión. Aplicaciones de la IA se encuentran en diversos campos, como la medicina, la agricultura, la energía, la meteorología, y más.

El uso de la IA en meteorología y clima ha comenzado recientemente. En un artículo publicado por el Centro de Cultura contemporánea de Barcelona, Doblas y Materia describen que las técnicas de de machine learning resultaron de interés en el área de observación satelital de la tierra a partir de la enorme cantidad de imágenes disponibles que podrían utilizarse para conocer características relevantes del sistema terrestre. Esta misma técnica se implementó más tarde en aplicaciones que se utilizan para la reformulación de procesos físicos y químicos en modelos de meteorología y clima, así como también para procesar predicciones meteorológicas, de calidad del aire y de eventos climáticos extremos como sequías y olas de calor.

Otra técnica utilizada, descrita en la publicación mencionada anteriormente, es la de deep learning, a partir de la cual se han desarrollado sistemas de predicción meteorológica que explotan la gran cantidad de observaciones de la atmósfera y la superficie terrestre que existen. Actualmente podemos añadir sistemas de interpretación de predicciones.

Otra aplicación sobre la que se está trabajando es Seeds, perteneciente a la compañía Google, busca desarrollar un modelo que emplea inteligencia artificial en meteorología para obtener predicciones más precisas en comparación con las que arrojan los métodos actuales. Según sus creadores, esta aplicación podrá acelerar y mejorar las previsiones meteorológicas mediante modelos de difusión, con una mejor caracterización de eventos climáticos raros o extremos.

A medida que la tecnología de IA avanza, se espera que tenga un impacto mayor en áreas como el pronóstico de tiempo y en la capacidad de proteger a las personas.

En conclusión, la IA está transformando la manera en la que se lleva a cabo la meteorología (al igual que otras disciplinas) en el mundo. Los meteorólogos, a través de la utilización de las nuevas tecnologías, podrán ofrecer pronósticos más precisos, así como también procesar y analizar datos de manera más rápida y eficiente. Otra posibilidad que abre la IA es la de integrar disciplinas complementarias para resolver problemas actuales de la sociedad como es la disminución de riesgo asociado a eventos meteorológicos extremos.

Puede esperarse que en el futuro se desarrollen más proyectos relacionados a la meteorología que empleen esta tecnología para mejorar la seguridad de personas y propiedades frente a los peligros que puede generar un evento meteorológico extremo, en un contexto de clima cambiante.