Dissenyen amb IA sistemes d'alerta primerenca més efectius per a prendre decisions davant de l'impacte del canvi climàti

   VALÈNCIA, 26 Mar. (EUROPA PRESS) -

   Un equip internacional d'investigació amb destacada participació de la Universitat de València (UV) ha publicat un estudi que explora com, mitjançant models avançats de IA, poden dissenyar-se sistemes d'alerta primerenca més efectius i adaptables tant per a la prevenció d'impactes ocasionats pel canvi climàtic com per a la presa de decisions.

   Des de la institució educativa expliquen que, a mesura que s'accelera el canvi climàtic, les societats s'enfronten a una creixent exposició a desastres naturals. Este fet posa en relleu la necessitat de comptar amb sistemes d'alerta primerenca que vagen més enllà del mer control i avaluació dels impactes sobre el medi ambient i la vida de les persones, i aporten solucions per a millorar la comunicació de riscos i abordar de manera documentada el procés de presa de decisions.

   Si fa poques setmanes un equip d'investigació liderat perl 'Image and Signal Processing (ISP-IPL) -IPL) de la UV va publicar una revisió sobre l'ús de la intel·ligència artificial per a millorar la comprensió dels fenòmens climàtics extrems, de cara al desenvolupament de sistemes de predicció més fiables, ara el mateix equip de la UV colidera un nou treball que explora el potencial transformador dels models integrats d'IA. Tots dos articles estan publicats a 'Nature Communications'.

   El segon estudi destaca el paper de la IA en el desenvolupament de sistemes d'alerta primerenca (Early Warming Systems-EWS), que no sols prediuen esdeveniments climàtics extrems, sinó que també avaluen els seus impactes en comunitats vulnerables i ecosistemes específics. Es tracta de sistemes basats en la IA multimodal, que permeten la integració de dades geoespacials, meteorològiques i socioeconòmiques en temps real, i que processen grans volums d'informació, incloent-hi imatges satel·litàries, dades in situ i simulacions climàtiques, per a avaluar la relació entre esdeveniments climàtics i conseqüències directes sobre poblacions, infraestructures i ecosistemes.

   "Els sistemes d'intel·ligència artificial en què estem treballant no sols anticipen l'esdeveniment sinó que pretenen simular possibles escenaris, donant suport a comunitats i organismes de resposta per preparar-se millor i prendre decisions més informades", explica Marcus Reichtein, director del Max-Planck-Institute for Biogeochemistry (Jena, Alemanya) i líder del treball.

   L'article introduïx, a més, el concepte de 'sistemes d'alerta decadal', una innovació clau que permetria generar prediccions espacials detallades amb una anticipació sense precedents. "Esta nova dimensió d'alerta climàtica pot ser crucial per a la planificació d'infraestructures resilients i la formulació de polítiques d'adaptació al canvi climàtic a llarg termini, assenyala Gustau Camps-Valls, catedràtic d'Enginyeria Electrònica, investigador de l'Image Processing Laboratory (IPL) i responsable del projecte per part de la Universitat de València

PREDICCIÓ D'IMPACTES

   Encara que el poder de la IA per a modelar, anticipar i comunicar riscos climàtics és cada dia major, l'estudi posa èmfasi en els desafiaments que esta tecnologia ha de continuar afrontant, com és el cas, per exemple, de la limitada diversitat de mostres d'esdeveniments extrems, fet que dificulta la robustesa dels models predictius.

   "No obstant això esta realitat està canviant, ja que l'agreujament del canvi climàtic i la creixent freqüència de fenòmens extrems proporcionen noves oportunitats per a entrenar models d'IA amb dades més diverses i representatives", assegura Camps-Valls.

   Igual que en treballs anteriors, l'article posa l'accent en la importància d'integrar en les investigacions experts en ciències climàtiques, actors humanitaris i responsables polítics. "Només així podrem comptar amb models efectius", insistix el científic.

   Aconseguir els objectius de la iniciativa 'Early warnings for All' (ONU), que busca garantir l'accés de totes les poblacions vulnerables a sistemes d'alerta efectius per a 2027, requerix, segons l'equip, la implementació dels avanços tecnològics. No obstant això, per tal que esta meta es faça realitat, serà crucial una major col·laboració interdisciplinària i un enfocament centrat en les necessitats de les comunitats afectades.

   'La integració de la IA en els sistemes d'alerta és una espècie de catalitzador per a transformar la manera en què gestionem els riscos climàtics", apunta Giulia Martini, especialista en Dades del Programa Mundial d'Aliments (WFP). "Este enfocament representa un canvi de paradigma en la manera d'abordar el risc climàtic, aportant solucions basades en dades i ciència que poden salvar vides i enfortir la resiliència global", conclou l'experta.