Sus modelos ya generan pronósticos de inundaciones y tormentas para decenas de países, el sistema analiza ríos, lluvias y terreno para alertar a comunidades vulnerables con varios días de margen.
La crisis climática está aumentando la frecuencia y la intensidad de fenómenos extremos como inundaciones, huracanes o incendios forestales. Frente a estos desafíos, la inteligencia artificial está emergiendo como una herramienta clave para anticipar desastres, mejorar la gestión ambiental y ayudar a las comunidades a prepararse mejor.
Investigadores de Google y Google Research están desarrollando nuevas tecnologías que utilizan modelos de IA, datos geoespaciales y satélites para comprender mejor cómo funciona nuestro planeta y reducir el impacto de los eventos climáticos extremos.
Predicción de inundaciones a escala global
Uno de los avances más importantes es el uso de modelos hidrológicos basados en inteligencia artificial capaces de prever inundaciones con varios días de antelación.
Durante años, realizar predicciones fiables a escala global parecía casi imposible debido a la falta de datos en muchas regiones del mundo. Sin embargo, investigadores de Google han desarrollado un modelo que puede predecir inundaciones fluviales hasta siete días antes.
Este sistema se utiliza en la plataforma Flood Hub, que actualmente proporciona pronósticos para más de 700 millones de personas en más de 100 países. La IA analiza datos históricos, meteorológicos y geográficos para estimar el riesgo de inundaciones incluso en zonas donde no existen estaciones de medición.
Para lograrlo, los modelos crean lo que los científicos llaman “medidores virtuales”, capaces de estimar el comportamiento de ríos y cuencas en regiones con pocos datos disponibles.
Mejor predicción de huracanes y ciclones
Los ciclones tropicales han causado pérdidas económicas de más de 1,4 billones de dólares en los últimos 50 años. Predecir su trayectoria y su intensidad sigue siendo uno de los grandes desafíos de la meteorología.
La inteligencia artificial puede mejorar significativamente estos pronósticos. Equipos de investigación están desarrollando modelos capaces de analizar enormes cantidades de datos atmosféricos y generar hasta 50 posibles escenarios de evolución de un ciclón con 15 días de antelación.
Estas herramientas se están probando en colaboración con organismos científicos y centros meteorológicos internacionales para mejorar los sistemas de alerta temprana.
Pronósticos meteorológicos hiperlocales
Otra aplicación clave es el nowcasting, un sistema de predicción meteorológica a muy corto plazo.
Los modelos de IA pueden generar previsiones de lluvia con resolución de 5 km y actualizaciones cada 15 minutos, lo que permite anticipar tormentas intensas con varias horas de margen.
Este tipo de información resulta especialmente útil en regiones donde las infraestructuras meteorológicas tradicionales son escasas, como en muchas zonas de África. Gracias a la inteligencia artificial y a los datos de satélite, estas regiones pueden acceder a pronósticos más precisos.
Además, estas predicciones ayudan a agricultores y comunidades rurales a adaptarse a cambios climáticos repentinos, reduciendo pérdidas agrícolas.
Detectar incendios forestales antes de que se propaguen
Los incendios forestales se han vuelto más frecuentes y destructivos en muchas partes del mundo.
Para mejorar su detección, Google está trabajando en FireSat, una constelación de satélites diseñada específicamente para identificar incendios en sus primeras etapas.
La tecnología será capaz de detectar focos de fuego de apenas 5 × 5 metros, mucho más pequeños que los detectables con sistemas actuales. Además, la red de satélites permitirá obtener imágenes globales actualizadas cada 20 minutos, lo que puede ayudar a los equipos de emergencia a reaccionar antes de que los incendios se propaguen.
IA geoespacial para entender mejor el planeta
Otra línea de investigación se centra en el uso de IA geoespacial, que combina datos satelitales, mapas, modelos climáticos y análisis de población.
Estos sistemas permiten formular preguntas complejas como:
- Qué comunidades están más expuestas a una inundación
- Qué regiones deberían evacuarse primero
- Cómo afectará un fenómeno climático a una ciudad concreta
La IA puede analizar grandes conjuntos de datos y generar visualizaciones y recomendaciones basadas en evidencias, ayudando a gobiernos y organizaciones a tomar decisiones más informadas.
Reducir emisiones y mejorar el transporte
La inteligencia artificial también puede contribuir a reducir el impacto ambiental del transporte.
Por ejemplo, modelos predictivos se utilizan para minimizar la formación de estelas de condensación (contrails) en la aviación, responsables de aproximadamente un tercio del impacto climático de los vuelos.
En pruebas realizadas con aerolíneas, estos modelos permitieron reducir la formación de contrails en un 54 %, simplemente ajustando las rutas de vuelo.
En las ciudades, proyectos como Green Light utilizan datos de tráfico y algoritmos de IA para optimizar los semáforos. Esto puede reducir las paradas en intersecciones hasta un 30 % y disminuir las emisiones de vehículos.
Un futuro con menos sorpresas climáticas
Aunque estas tecnologías aún están evolucionando, su potencial es enorme. La combinación de inteligencia artificial, satélites y modelos climáticos avanzados puede mejorar la capacidad de anticipar fenómenos extremos y reducir su impacto en las poblaciones.
El objetivo final es que, en el futuro, los desastres naturales no lleguen por sorpresa. Con suficiente información y tiempo de anticipación, las comunidades pueden prepararse mejor y salvar vidas.