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.
IA al servicio de la ciencia ciudadana
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.
Peligros y restricciones de la inteligencia artificial
A pesar de sus beneficios, la inteligencia artificial también representa riesgos que necesitan vigilancia continua. La IA generativa puede crear datos incorrectos o inventados, lo que destaca la importancia de la intervención humana para asegurar que la información sea precisa y confiable. Organizaciones como Project Drawdown restringen su aplicación a funciones administrativas y de recopilación de información, manteniendo la supervisión humana como un elemento clave en el ámbito 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.
