A partir de condiciones ambientales la Inteligencia Artificial puede predecir la probabilidad de un episodio de calor extremo con un mes de antelación.
En los últimos años las temperaturas extremas se están convirtiendo en una realidad en diferentes partes del mundo. Según la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), en España se ha incrementado de forma significativa la duración, frecuencia, intensidad y extensión de las olas de calor.
Los veranos abrasadores y las prolongadas olas de calor no solo afectan al confort de las personas, sino que representan una amenaza para la salud, la agricultura y los ecosistemas. Ante este escenario es necesario buscar soluciones innovadoras que permitan anticiparse y mitigar los impactos de condiciones climáticas extremas.
El uso de la Inteligencia Artificial se posiciona como una de las herramientas para enfrentar un futuro cada vez más caluroso. Según un estudio realizado por científicos del CNRS, el CEA y la Universidad Claude Bernard de Lyon, la Inteligencia Artificial puede predecir olas de calor basado en el aprendizaje profundo a través de modelos estadísticos que incluyen parámetros y una amplia gama de datos procedentes de la previa observabilidad de las cifras. A diferencia de los pronósticos meteorológicos, basados en leyes físicas y que no son fiables a más de 10 días, la IA puede prever hasta con un mes de antelación una ola de calor utilizando condiciones ambientales como la humedad del suelo y el estado de la atmósfera
Pero la IA no solo puede predecir los episodios de calor extremo, sino que se presenta como una herramienta poderosa para mitigar sus consecuencias. Los expertos de Entelgy, The BusinessTech Consultancy, destacan algunos de los usos de la Inteligencia Artificial para hacer frente a las olas de calor.
- Detección temprana y medidas preventivas. La Inteligencia Artificial proporciona alertas tempranas lo que permite a las autoridades y a la población prepararse adecuadamente ante posibles catástrofes causadas por el calor como los incendios forestales. A través de la observabilidad se pueden analizar datos obtenidos en tiempo real a través de satélites que miden variantes como el aire, viento o temperatura y junto a la IA se pueden identificar áreas propensas a incendios y predecir su propagación, además de crear simulaciones sobre el progreso de un incendio y la efectividad de las respuestas propuestas por los expertos.
- Seguimiento de la salud. Según un informe de la Agencia Europea del Medio Ambiente, el impacto de las altas temperaturas en la población supone el mayor número de muertes asociadas con peligros naturales en Europa. A través de sistemas de aprendizaje se pueden detectar patrones de enfermedad relacionados con el calor e identificar así a las poblaciones más vulnerables, lo que permite a las autoridades tomar medidas para proteger a las personas.
- Planificación urbana. La observabilidad, que combina la monitorización de datos en tiempo real con Inteligencia Artificial predictiva, se puede utilizar para optimizar el diseño urbano con el objetivo de reducir el calor. De este modo, la IA identifica las áreas de mayor exposición al calor y propone al momento soluciones inteligentes como una ubicación estratégica de espacios verdes. Pero no solo eso, sino que además permite controlar en tiempo real la temperatura de los edificios y optimizar el uso de la energía en sistemas de climatización para reducir el calor en las áreas urbanas, todo ello a través de análisis de datos como la temperatura ambiente, la humedad y la ocupación de espacios.
En palabras de Jose Antonio Rocha, Managing Director Digital Business Process de Entelgy, «ante el actual escenario climático tenemos la oportunidad de contar con herramientas potenciales como la Inteligencia Artificial para desempeñar un papel fundamental en la predicción y mitigación de las olas de calor. Mediante el análisis de datos, la IA y la observabilidad pueden ayudar a los expertos y autoridades a tomar medidas preventivas, implementar sistemas de alerta y adoptar planes específicos para proteger a las poblaciones vulnerables”.
