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.
Durante exploraciones científicas que cubren desde las profundidades oceánicas hasta áreas aisladas de la Antártida, los sistemas de IA organizan información en pocas horas, una labor que antes requería semanas o incluso meses de trabajo manual. Estos modelos analizan datos sobre la calidad del agua, la presencia de especies marinas y variables ambientales cruciales, produciendo informes de investigación automáticamente que ayudan a los científicos a reconocer y ordenar los conjuntos de datos más significativos para sus análisis.
Aplicaciones en investigación marina
Centros de investigación como AZTI, en el norte de España, están incorporando décadas de datos recopilados sobre ecosistemas marinos. Los modelos de IA facilitan la identificación automática de especies en grabaciones y fotografías submarinas, un proceso que antes requería visualizar cientos de horas de contenido manualmente. Esta automatización permite a los investigadores centrarse en la interpretación de los datos y en brindar recomendaciones útiles para la gestión de recursos, como la definición de cuotas de pesca y la creación de áreas 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 está llevando a mejoras importantes en el pronóstico del clima. Herramientas como Aurora, creada por Microsoft, sobrepasan en exactitud y eficacia a los métodos convencionales al manejar más de un millón de horas de información geofísica. Esto hace posible prever el recorrido de ciclones, marejadas y la condición del aire, mejorando la habilidad de analizar situaciones relacionadas con el cambio climático y produciendo un entendimiento más robusto para la toma de decisiones frente a eventos extremos.
Ciencia ciudadana asistida por IA
La IA potencia la participación de la ciudadanía en la investigación científica. En el Reino Unido, un modelo desarrollado por la Universidad de Aberdeen y Bumblebee Conservation Trust identifica especies de abejorros a partir de fotografías enviadas por voluntarios. Este sistema reduce significativamente la intervención humana necesaria y ofrece recomendaciones sobre plantación de flora según las especies observadas, democratizando el acceso al conocimiento científico y ampliando la capacidad de conservación de la biodiversidad.
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 integración de la inteligencia artificial en la investigación climática representa un avance crucial frente a la crisis ambiental, combinando eficiencia, precisión y accesibilidad al conocimiento, mientras se mantiene la supervisión humana para mitigar riesgos y garantizar resultados confiables.
