Cada vez con mayor frecuencia se difunden noticias de eventos meteorológicos extremos. Tormentas severas, inundaciones devastadoras y olas de calor récord se volvieron parte de nuestro día a día, dejando a su paso daños materiales y, lo que es peor, pérdidas humanas.
Eventos recientes como los ocurridos en el estado brasileño de Río Grande del Sur, la tormenta Dana en la ciudad española de Valencia, y las inundaciones en la ciudad bonaerense de Bahía Blanca y el estado norteamericano de Texas, demuestran que estos comportamientos climáticos atípicos, consecuencia directa del cambio climático, ya no son una amenaza lejana, sino una realidad inminente.
Según dijo a iProfesional el ingeniero Federico Ferraro, fundador y director de la empresa argentina Omixom, estos fenómenos representan “el final de la película”. Sin embargo, las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) ofrecen una oportunidad para reescribir ese final.
La clave, según Ferraro, no es simplemente reaccionar, sino actuar antes de que las catástrofes ocurran, basándose en la generación de datos confiables, el estudio de cuencas y la implementación de sistemas de alerta.
Fuentes y calidad de datos
La base de cualquier predicción precisa es la calidad y veracidad de los datos. En un mundo donde la información es poder, los datos climáticos son el combustible que impulsa la anticipación de desastres. Estos datos pueden provenir de una variedad de fuentes, incluyendo satélites que orbitan la Tierra, sensores instalados en el suelo, y globos meteorológicos que recopilan información de la atmósfera.
Lo fundamental es que la veracidad, fiabilidad y disponibilidad de estos datos sean incuestionables para que los modelos predictivos tengan validez. Empresas como Omixom se especializan en la generación de telemetrías y estructuras de montaje para estaciones meteorológicas, asegurando la calidad de la información desde su origen.
La durabilidad y consistencia de estos equipos, logradas a través del diseño y mantenimientos preventivos, son cruciales para que la información recolectada tenga un peso estadístico significativo a lo largo del tiempo.
Estación meteorológica.
Inteligencia artificial aplicada a datos climáticos
Una vez que se tienen los datos, el siguiente paso es procesarlos, y es aquí donde la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático entran en juego. Estas tecnologías son capaces de analizar vastas cantidades de información, un trabajo que sería imposible para un ser humano. Se utilizan, por ejemplo, redes neuronales para predecir patrones climáticos complejos que escapan a la detección humana.
La IA no solo analiza, sino que también facilita la toma de decisiones autónoma, lo que reduce significativamente el tiempo de respuesta ante una emergencia. Ferraro explicó que “se utiliza la inteligencia artificial” y el aprendizaje automático “para detectar el comportamiento de las anomalías climáticas y entender cómo la toma de decisiones autónoma reduce el impacto de las catástrofes”.
Aunque la empresa se enfoca en la generación de datos, sus clientes, como el Observatorio Hidrometeorológico de la Provincia de Córdoba, utilizan estos insumos para llevar a cabo análisis detallados, estadísticas y simulaciones.
Anticipación de catástrofes
La aplicación práctica de la IA y el aprendizaje automático en los datos climáticos es la capacidad de anticipar catástrofes como sequías, inundaciones, huracanes y olas de calor. La predicción precisa y con antelación no es un fin en sí mismo, sino una herramienta para la toma de decisiones informadas y la planificación de respuestas ante emergencias.
Los “gemelos digitales“, réplicas virtuales de un terreno, permiten simular escenarios y prever el impacto de un evento antes de que suceda. Por ejemplo, se puede evaluar lo que sucedería si llueven 100 milímetros sobre un terreno seco o uno saturado por lluvias previas.
Sin embargo, esta capacidad tecnológica enfrenta un gran desafío: la percepción humana. Ferraro señaló que “las simulaciones a gran escala nos permiten tener una idea de lo que puede ocurrir en un futuro cercano, pero el problema es que el ser humano nunca considera que las catástrofes pueden pasar hasta que ve que sus vecinos o seres queridos son afectados.”
Pluviómetro
Acciones preventivas
La predicción tecnológica es el punto de partida para llevar a cabo acciones preventivas concretas y de gran impacto. Con la información adecuada, se pueden tomar decisiones clave en áreas como la gestión de recursos hídricos, la planificación de la infraestructura para resistir mejor los eventos extremos, el desarrollo de cultivos que puedan soportar condiciones cambiantes, y la preparación de la población civil.
Históricamente, la toma de decisiones ha dependido de datos, como en el caso de los embalses en Córdoba, cuya ubicación y diseño se basaron en estudios minuciosos de datos de las cuencas. Lo que cambió sustancialmente es la densidad de información que se maneja hoy y la velocidad de procesamiento, lo que permite una planificación más ágil y efectiva.
En la agricultura, por ejemplo, el productor ya no necesita estar en el campo con una lata para medir la lluvia; ahora puede acceder a los datos meteorológicos de su campo al instante desde cualquier lugar del mundo. A nivel de protección ciudadana, los avisos pueden llegar a los centros operativos de defensa civil mucho más rápido, permitiendo una acción más oportuna.
Avances tecnológicos
La capacidad de anticipación y precisión en las predicciones climáticas se ha visto impulsada por importantes avances tecnológicos. El uso de tecnologías de procesamiento de datos y simulaciones a gran escala ha mejorado drásticamente la capacidad de prever desastres naturales.
Lo más notable, sin embargo, es la irrupción de la inteligencia artificial. La IA no solo reduce los tiempos y costos de las simulaciones, sino que también democratiza el acceso a estas herramientas. Mientras que antes se requería un servidor con un gran poder de cómputo para correr modelos de simulación, hoy los modelos de pronóstico y simulación basados en IA pueden ejecutarse en una buena computadora de escritorio. Esto, a su vez, permite que se realice más investigación y se obtengan más conclusiones.
Estación meteorológica.
Internet de las cosas, nube y big data
La recopilación de datos climáticos en tiempo real se ha visto revolucionada por la Internet de las cosas (IoT, sigla en inglés). Los equipos de Omixom, por ejemplo, podrían ser definidos como parte del universo IoT desde hace más de 15 años. Estos dispositivos autónomos transmiten datos de los sensores a servidores con acceso remoto (computación en la nube, en la jerga informática) de manera inalámbrica, permitiendo una densidad de datos sin precedentes para la toma de decisiones.
El papel de la nube y el big data es fundamental en este ecosistema. Con la enorme cantidad de información generada por la IoT, se necesitan plataformas robustas para la gestión, almacenamiento y procesamiento de los datos. La computación en la nube ha revolucionado la forma en que se maneja esta información, mientras que el big data ha proporcionado las herramientas para analizarla de manera eficiente.
Retos tecnológicos
A pesar de los avances, aún existen desafíos importantes. Uno de los principales es, según Ferraro, que “se está trabajando para mejorar la calidad de los datos, la disponibilidad y la veracidad de la información, que son la base para construir simulaciones y algoritmos” de aprendizaje automático “confiables.”
Más allá de la calidad de la información, otros retos incluyen la integración de diferentes fuentes de datos, la escalabilidad de los modelos predictivos y la disponibilidad de infraestructura adecuada, como una conectividad robusta y una computación de alto rendimiento.
Además, un desafío fundamental es asegurar la continuidad de las redes de monitoreo. “Una red no solo implica instalar equipos, sino mantenerlos funcionales en el tiempo,” afirmó Ferraro, al destacar la importancia de los mantenimientos preventivos y la superación de problemas como el vandalismo.
El mayor desafío, sin embargo, no es tecnológico, sino humano. A pesar de que la tecnología nos brinda la capacidad de ver el futuro climático y de anticipar los desastres, es necesario que esa información se traduzca en acción. Según Ferraro, “el verdadero desafío es que los gobiernos, las empresas y las personas puedan tomar decisiones a partir de la información para mitigar el impacto de las catástrofes que ocurrirán en los próximos años”.