Redacción
Los científicos han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que puede pronosticar con mayor precisión las condiciones del hielo marino del Ártico meses en el futuro. Las predicciones mejoradas podrían respaldar nuevos sistemas de alerta temprana que protejan la vida silvestre del Ártico y las comunidades costeras de los impactos de la pérdida de hielo marino, según un equipo internacional de investigadores dirigido por British Antarctic Survey (BAS) y The Alan Turing Institute, Reino Unido.
El hielo marino, una vasta capa de agua marina congelada que aparece en los polos norte y sur, es notoriamente difícil de pronosticar debido a su compleja relación con la atmósfera de arriba y el océano de abajo, dijeron los investigadores.
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La sensibilidad del hielo marino al aumento de las temperaturas ha provocado que el área de hielo marino del Ártico en verano se reduzca a la mitad en las últimas cuatro décadas, lo que equivale a la pérdida de un área de alrededor de 25 veces el tamaño de Gran Bretaña, dijeron. Estos cambios acelerados, señalaron los investigadores, tienen consecuencias dramáticas para el clima mundial, para los ecosistemas árticos y las comunidades indígenas y locales cuyos medios de vida están vinculados al ciclo estacional del hielo marino.
IceNet tiene una precisión de casi un 95% al predecir si habrá hielo marino con dos meses de anticipación, mejor que el modelo líder basado en la física, según los investigadores.
«El Ártico es una región en la primera línea del cambio climático y ha experimentado un calentamiento sustancial en los últimos 40 años», dijo el autor principal del estudio, Tom Andersson, científico de datos en el Laboratorio de IA de BAS. «IceNet tiene el potencial de llenar un vacío urgente en la predicción del hielo marino para los esfuerzos de sostenibilidad del Ártico y funciona miles de veces más rápido que los métodos tradicionales», dijo Andersson.
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El nuevo marco de predicción del hielo marino fusiona los datos de los sensores satelitales con la salida de los modelos climáticos de formas que los sistemas tradicionales simplemente no podían lograr, señaló el investigador principal, Scott Hosking, co-líder del Laboratorio de IA de BAS.
Prueba IceNet: pronóstico del hielo marino del Ártico estacional con aprendizaje profundo probabilístico por Tom Andersson et al. (2021) (www.bas.ac.uk)
A diferencia de los sistemas de pronóstico convencionales que intentan modelar las leyes de la física directamente, los autores diseñaron IceNet basándose en un concepto llamado aprendizaje profundo. A través de este enfoque, el modelo ‘aprende’ cómo cambia el hielo marino a partir de miles de años de datos de simulación climática, junto con décadas de datos de observación para predecir la extensión del hielo marino del Ártico meses en el futuro.
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“Ahora que hemos demostrado que la IA puede pronosticar con precisión el hielo marino, nuestro próximo objetivo es desarrollar una versión diaria del modelo y hacer que se ejecute públicamente en tiempo real, al igual que los pronósticos meteorológicos”, dijo Andersson. «Esto podría funcionar como un sistema de alerta temprana para los riesgos asociados con la rápida pérdida de hielo marino», agregó.
