La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la investigación climática al permitir procesar grandes volúmenes de datos con una rapidez sin precedentes, en un contexto marcado por condiciones ambientales extremas y recortes de financiación que amenazan el avance científico en distintas regiones del mundo. Según expertos, la tecnología no solo mejora la eficiencia en la obtención de resultados, sino que facilita decisiones más rápidas y fundamentadas por parte de responsables políticos y científicos.
En expediciones científicas que abarcan desde el fondo de los océanos hasta zonas remotas de la Antártida, los modelos de IA catalogan información en cuestión de horas, una tarea que anteriormente podía tomar semanas o meses de trabajo manual. Estos sistemas procesan datos sobre calidad del agua, presencia de especies marinas y variables ambientales críticas, generando notas de investigación automáticas que permiten a los científicos identificar y estructurar los conjuntos de datos más relevantes para sus estudios.
Aplicaciones en investigación marina
Instituciones de investigación como AZTI, localizadas en el norte de España, están utilizando años de datos recolectados sobre el medio marino. Los algoritmos de IA ayudan a identificar automáticamente especies en vídeos y fotos submarinas, una tarea que previamente requería revisar manualmente horas de material. Esta automatización posibilita que los científicos se concentren en el análisis de los datos y en ofrecer guías valiosas para la administración de recursos, como establecer límites de pesca y designar zonas marinas protegidas.
El biólogo Ángel Borja destacó que la IA no reemplaza a los científicos, sino que optimiza su trabajo al liberar tiempo que antes se dedicaba a tareas rutinarias, permitiendo un análisis más profundo y estratégico de la información recopilada.
Mejora de las previsiones meteorológicas
La inteligencia artificial también impulsa avances significativos en la predicción meteorológica. Modelos como Aurora, desarrollado por Microsoft, superan en precisión y eficiencia a los sistemas tradicionales al procesar más de un millón de horas de datos geofísicos. Esto permite anticipar la trayectoria de ciclones, olas y la calidad del aire, aumentando la capacidad de exploración de escenarios de cambio climático y generando conocimiento más sólido para la toma de decisiones ante fenómenos extremos.
Ciencia ciudadana asistida por IA
La inteligencia artificial mejora la implicación de los ciudadanos en el ámbito de la investigación científica. En el Reino Unido, un sistema creado por la Universidad de Aberdeen junto a Bumblebee Conservation Trust permite reconocer diferentes tipos de abejorros a través de imágenes proporcionadas por voluntarios. Este modelo disminuye de manera notable la necesidad de intervención humana y proporciona sugerencias sobre la plantación de plantas basándose en las especies registradas, democratizando así el acceso al saber científico y aumentando la capacidad de preservar la diversidad biológica.
Riesgos y limitaciones de la inteligencia artificial
A pesar de sus ventajas, la IA también plantea riesgos que requieren supervisión constante. La IA generativa puede producir información incorrecta o fabricada, lo que subraya la necesidad de intervención humana para garantizar la precisión y confiabilidad de los datos. Instituciones como Project Drawdown limitan su uso a tareas administrativas y de síntesis de información, manteniendo la supervisión humana como componente esencial del trabajo científico.
La incorporación de la inteligencia artificial en el estudio del clima constituye un progreso fundamental ante la emergencia ambiental, fusionando eficiencia, exactitud y facilidad de acceso al conocimiento, al tiempo que se asegura la vigilancia humana para reducir riesgos y asegurar resultados fiables.
