Informe sobre el Modelo de IA para la Simulación Climática y su Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Un estudio reciente de la Universidad de Washington, publicado en AGU Advances, presenta un modelo de inteligencia artificial (IA) denominado Modelo del Sistema Terrestre de Aprendizaje Profundo (DLESyM). Este sistema es capaz de simular el clima terrestre y su variabilidad interanual por periodos de hasta 1,000 años, ofreciendo una herramienta crucial para avanzar en la consecución del Objetivo de Desarrollo Sostenible 13: Acción por el Clima.

Contexto: La Urgencia de la Predicción Climática y los Desafíos Actuales

La creciente frecuencia e intensidad de fenómenos meteorológicos extremos, como inundaciones, tormentas e incendios, subraya la necesidad de herramientas de predicción más eficaces para fortalecer la resiliencia de las comunidades, en línea con el ODS 11: Ciudades y Comunidades Sostenibles. La dificultad para determinar si un evento climático extremo es una anomalía estadística o una manifestación del clima actual ha sido un obstáculo significativo.

Limitaciones de los Modelos Convencionales

• Alto Consumo Energético: Los modelos tradicionales requieren supercomputadoras que consumen grandes cantidades de energía, lo que contraviene los principios del ODS 7: Energía Asequible y no Contaminante.
• Costos Elevados: La dependencia de infraestructuras de supercomputación limita su acceso a grandes instituciones de investigación.
• Limitaciones de los Primeros Modelos de IA: La mayoría de los modelos basados en IA se han limitado a pronósticos de corto plazo (hasta 10 días), insuficientes para el análisis climático a largo plazo necesario para la planificación y la acción climática.

El Modelo DLESyM: Una Innovación Alineada con el Desarrollo Sostenible

El modelo DLESyM representa un avance significativo en la aplicación de la IA a la ciencia climática, promoviendo el ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura a través de una tecnología más eficiente y accesible.

Metodología y Diseño del Modelo

El DLESyM integra dos redes neuronales que operan de forma sinérgica:

1. Red Neuronal Atmosférica: Actualiza sus predicciones cada 12 horas, capturando los cambios rápidos en la atmósfera.
2. Red Neuronal Oceánica: Actualiza sus predicciones cada cuatro días, modelando la temperatura de la superficie del mar, que cambia más lentamente.

Este enfoque dual, pionero en modelos impulsados exclusivamente por IA, permite una simulación más completa y precisa del sistema terrestre. El equipo de investigación trabaja actualmente en la incorporación de un modelo de superficie terrestre para mejorar aún más su capacidad predictiva.

Eficiencia Energética y Accesibilidad

La principal ventaja del DLESyM es su extraordinaria eficiencia:

• Una simulación de 1,000 años se completa en aproximadamente 12 horas en un solo procesador.
• La misma simulación en una supercomputadora de última generación tardaría alrededor de 90 días.

Esta reducción drástica en el consumo de recursos computacionales y energéticos no solo democratiza el acceso a la modelización climática, sino que también se alinea directamente con el ODS 7 y el ODS 13, al proporcionar herramientas sostenibles para la acción climática.

Validación de Resultados y Contribución a la Acción Climática

El rendimiento del DLESyM fue comparado con los cuatro modelos principales del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP6), utilizados como base para el último informe del IPCC. Los resultados demostraron la competitividad y, en algunos casos, la superioridad del modelo de IA.

Áreas de Desempeño Destacado

• Ciclones Tropicales y Monzones: El DLESyM simuló estos fenómenos con mayor precisión que los modelos CMIP6.
• Variabilidad en Latitudes Medias: Capturó la variabilidad mensual e interanual de los patrones meteorológicos con una eficacia comparable o superior.
• Eventos de Bloqueo Atmosférico: El modelo replicó con gran precisión la formación de dorsales atmosféricas, un patrón que muchos modelos climáticos existentes no logran captar adecuadamente.

La validación de estos resultados refuerza la confianza en las proyecciones del modelo, convirtiéndolo en un recurso invaluable para informar políticas y estrategias de adaptación y mitigación del cambio climático, fundamentales para el ODS 13.

Proyecciones Futuras y Sinergias con la Agenda 2030

El desarrollo del DLESyM, fruto de la colaboración entre la Universidad de Washington, Microsoft Research y Nvidia, es un claro ejemplo del ODS 17: Alianzas para lograr los objetivos. El potencial del modelo para incorporar componentes adicionales del sistema terrestre, como la interacción entre el suelo, las plantas y la atmósfera, abre nuevas fronteras para la ciencia climática.

En resumen, el modelo DLESyM no solo constituye un avance tecnológico, sino que también funciona como un catalizador para alcanzar múltiples Objetivos de Desarrollo Sostenible, proporcionando una herramienta más rápida, económica y sostenible para comprender y enfrentar la crisis climática global.

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

• ODS 13: Acción por el Clima

  El artículo se centra en el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial para simular el clima de la Tierra, predecir fenómenos meteorológicos extremos y comprender la variabilidad climática. Esto está directamente relacionado con la necesidad de tomar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus efectos.

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  La creación del modelo “Deep Learning Earth System Model” (DLESyM) es una innovación tecnológica significativa. El artículo destaca cómo la IA se está convirtiendo en una “herramienta poderosa” para la ciencia, promoviendo la investigación científica y mejorando la capacidad tecnológica para abordar problemas complejos como el pronóstico climático.

• ODS 7: Energía Asequible y no Contaminante

  Se menciona explícitamente que los modelos tradicionales de pronóstico funcionan con “supercomputadoras que consumen mucha energía”. En contraste, el nuevo modelo de IA es mucho más eficiente, ya que “se ejecuta en un solo procesador y genera un pronóstico en tan solo 12 horas”, en comparación con los 90 días de una supercomputadora. Esto representa un avance en la eficiencia energética dentro del campo de la computación de alto rendimiento.

• ODS 17: Alianzas para Lograr los Objetivos

  El proyecto es el resultado de una colaboración entre múltiples actores. El artículo menciona la asociación de la Universidad de Washington con “Microsoft Research” y la colaboración de uno de sus investigadores con “Nvidia”. Esta alianza entre la academia y el sector privado es fundamental para fomentar la innovación y alcanzar los objetivos de desarrollo.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

• ODS 13: Acción por el Clima

  1. Meta 13.1: Fortalecer la resiliencia y la capacidad de adaptación a los riesgos relacionados con el clima y los desastres naturales. El modelo de IA está diseñado para entender mejor los “fenómenos meteorológicos de 100 años” como inundaciones y tormentas, lo que es crucial para “ayudar a las personas a prepararse para las próximas estaciones”.
  2. Meta 13.3: Mejorar la educación, la sensibilización y la capacidad humana e institucional respecto de la mitigación del cambio climático, la adaptación a él, la reducción de sus efectos y la alerta temprana. El desarrollo de esta herramienta en una universidad aumenta la capacidad científica e institucional para la ciencia climática.

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  1. Meta 9.5: Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica de los sectores industriales de todos los países. El artículo describe un proyecto de investigación de vanguardia que utiliza IA para superar las limitaciones de los modelos climáticos tradicionales, fomentando la innovación en la ciencia atmosférica.

• ODS 7: Energía Asequible y no Contaminante

  1. Meta 7.3: Duplicar la tasa mundial de mejora de la eficiencia energética. El artículo destaca que el enfoque basado en IA fue competitivo con los modelos tradicionales “con un consumo de energía mucho menor”, lo que representa un salto cualitativo en la eficiencia energética para las simulaciones climáticas.

• ODS 17: Alianzas para Lograr los Objetivos

  1. Meta 17.16: Mejorar la Alianza Mundial para el Desarrollo Sostenible, complementada por alianzas entre múltiples interesados. La colaboración entre la Universidad de Washington, Microsoft Research y Nvidia es un ejemplo claro de una alianza que moviliza conocimientos y tecnología para abordar un desafío global.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

• ODS 13: Acción por el Clima

  1. Indicador 13.1.1 (Implícito): Número de países que cuentan con estrategias nacionales de adaptación. Aunque no se menciona directamente, el desarrollo de herramientas de pronóstico más precisas y a largo plazo, como DLESyM, es un componente fundamental para que los países puedan formular y aplicar dichas estrategias basadas en datos científicos sólidos.

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  1. Indicador 9.5.2 (Implícito): Número de investigadores por cada millón de habitantes. El artículo nombra a los investigadores principales (Dale Durran, Nathaniel Cresswell-Clay) y su afiliación institucional (Universidad de Washington), lo que subraya la importancia del capital humano en la investigación y el desarrollo.

• ODS 7: Energía Asequible y no Contaminante

  1. Indicador 7.3.1 (Implícito): Intensidad energética. El artículo proporciona una comparación directa que permite medir la mejora en la intensidad energética de las simulaciones climáticas: una tarea que tardaba 90 días en una supercomputadora ahora se realiza en 12 horas en un solo procesador, lo que implica una drástica reducción del consumo de energía por unidad de cómputo.

• ODS 17: Alianzas para Lograr los Objetivos

  1. Indicador 17.6.1 (Implícito): Número de acuerdos y programas de cooperación en materia de ciencia y/o tecnología. La asociación mencionada entre la universidad y empresas tecnológicas como Microsoft y Nvidia es un ejemplo concreto de este tipo de cooperación.

ODS, metas e indicadores

Fuente: infobae.com