El machine learning se alza como una solución para evitar el cambio climático, ya que permite hacer predicciones partiendo de datos muy complejos.
En la comunidad científica se ha discutido y debatido mucho sobre la eficacia e idoneidad de las técnicas de aprendizaje automático para ayudar a mejorar nuestra comprensión del entorno local y global. El aprendizaje automático permite realizar cálculos predictivos y probabilísticos, que son herramientas útiles para evaluar los beneficios y los costes de nuestras acciones en el presente. Resulta útil para quienes se dedican a la ciencia del clima comprender los puntos fuertes y las limitaciones de las técnicas actuales de aprendizaje automático, ya que ello permite comprender mejor y criticar los resultados y conclusiones publicados.
Hacer predicciones más precisas
La principal ventaja de utilizar el aprendizaje automático es que nos permite simplificar, categorizar y hacer predicciones a partir de conjuntos de datos muy complejos. Los datos pueden analizarse en escalas espaciales y temporales más amplias para hacer observaciones sobre procesos intrincados, lo que permite un seguimiento y una movilización globales. En términos de desarrollo futuro, el aprendizaje automático se está convirtiendo en una técnica cada vez más viable para el análisis de datos a medida que se reduce el coste de la potencia de procesamiento y el almacenamiento de datos, impulsado por la eficiencia de la computación en nube.
Además, el enorme aumento de la disponibilidad de datos, alimentado por diferentes recursos como el Internet de las cosas y los métodos de crowdsourcing, permite ampliar la aplicación de las técnicas de aprendizaje automático para hacer frente al cambio climático.
El aprendizaje automático se engloba en el término más amplio de Inteligencia Artificial (IA), que se define en un documento de 2004 como «la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes, en particular programas informáticos inteligentes». La verdadera naturaleza de la «inteligencia» es objeto de acalorados debates, pero para este propósito, la inteligencia es artificial, en el sentido de que se utilizan modelos informáticos para sacar conclusiones de conjuntos de datos complejos. Los modelos suelen diseñarse para investigaciones que serían poco prácticas o excesivamente laboriosas de llevar a cabo con análisis convencionales.
El aprendizaje automático puede ayudar a afrontar el cambio climático observando los datos para detectar patrones y tendencias que no son reconocibles para el ojo humano o que no son prácticos para los humanos. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático permiten un seguimiento automático y continuo de las imágenes globales para identificar incendios forestales, corrimientos de tierra y otros fenómenos visibles mediante el reconocimiento de patrones e imágenes. El aprendizaje por refuerzo permite que los modelos sean cada vez más precisos en la identificación de cambios y peligros. Estos pueden ser identificados y evaluados por un experto y remitidos a la autoridad competente para su mitigación.
