KIGALI – Científicos africanos acaban de presentar el primer modelo de previsión meteorológica que utiliza inteligencia artificial (IA) y soluciones de aprendizaje automático para ayudar a los países vulnerables del continente a aumentar su resiliencia ante los impactos climáticos.
Investigadores del Instituto Africano de Ciencias Matemáticas (AIMS, en inglés), con sede en Kigali, trabajan en un nuevo algoritmo de IA que permite a diversos usuarios finales de las predicciones meteorológicas tomar decisiones basadas en datos.
Según los expertos en clima del Instituto, estos esfuerzos se centran en construir un sistema inteligente de predicción meteorológica que sea multidimensional y se actualice en tiempo real con un largo alcance y sea una tecnología capaz de simular predicciones a largo plazo mucho más rápidamente que los modelos meteorológicos tradicionales.
«La clave de estas intervenciones es mejorar la precisión de las previsiones meteorológicas y ayudar a los gobiernos africanos a prepararse y responder mejor a las emergencias meteorológicas», explicó a IPS el científico Sylla Mouhamadou Bamba.
Bamba es el autor principal de la contribución del Grupo de Trabajo 1 al sexto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC). Entre sus otras actividades, destaca una cátedra en AIMS sobre cambio climático.
El modelo de IA que están probando actualmente los investigadores del Centro de Excelencia de la capital ugandesa se centra en el análisis de enormes conjuntos de datos de patrones meteorológicos pasados para predecir fenómenos futuros con mayor eficacia y precisión que los métodos tradicionales que suelen utilizar las agencias meteorológicas nacionales de África.
En lugar de calcular cómo será el tiempo en general en una región o zona determinada para obtener previsiones, Bamba señala que el desarrollo de modelos estadísticos modernos -con un enfoque de aprendizaje automático para predecir la luz solar, la temperatura, la velocidad del viento y las precipitaciones- tiene el potencial de predecir el cambio climático con un uso eficiente de los algoritmos de aprendizaje, y el dispositivo de detección.
Aunque la mayoría de las agencias meteorológicas nacionales de África han intentado mejorar la precisión de sus previsiones meteorológicas, los científicos afirman que, aunque las tecnologías actuales pueden predecir el tiempo para los próximos días, no pueden predecir el clima para los próximos años.
«Muchos países africanos siguen luchando por tomar medidas eficaces para prevenir los riesgos de catástrofes relacionadas con el clima debido a la falta de planes de adaptación a largo plazo», afirmó Bamba.
Las últimas conclusiones de la Comisión Económica para África (Cepa) de las Naciones Unidas muestran que, a medida que el clima mundial se recalienta más, los efectos adversos a largo plazo y los fenómenos meteorológicos extremos provocados por el cambio climático supondrán una amenaza cada vez más grave para el desarrollo económico de África.
La limitada capacidad de recuperación de los países africanos frente a los impactos negativos del clima ya se está traduciendo en un menor crecimiento y desarrollo, lo que pone de manifiesto las consecuencias de un déficit de adaptación.
Las conclusiones indicativas de los expertos económicos muestran un menor crecimiento del producto interno bruto (PIB) por persona, que oscila en promedio entre 10 % y 13 siendo los países más pobres de África los que presentan un mayor déficit de adaptación y mitigación.
Si bien las proyecciones muestran que es probable que el cambio climático agrave la ya elevada vulnerabilidad, la limitada capacidad de adaptación de la mayoría de los países africanos, sobre todo los más pobres, podría hacer retroceder los esfuerzos de desarrollo en las naciones más afectadas, según Andre Kamga, director general del Centro Africano de Aplicaciones Meteorológicas para el Desarrollo (Acmad, en inglés).
Ello pone de relieve la necesidad de construir modelos de alta resolución, consideró.
Además de explotar los procesos para lograr una alerta temprana para todos en la actual cadena de valor del clima, Kamga subraya la acuciante necesidad de pasar a contar con previsiones basadas en el impacto para mejorar la calidad de la información facilitada a los usuarios y esperar una preparación y respuesta más eficaces.
África ha contribuido de forma insignificante al cambio climático, con apenas entre el dos y el tres por ciento de las emisiones mundiales, pero pese a ello el continente sigue destacando desproporcionadamente como la región más vulnerable a nivel mundial.
Puede leer aquí la versión en inglés de este artículo.
El último informe al respecto del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (Pnuma) indica que la mayoría de estos países vulnerables carecen de los recursos necesarios para adquirir bienes y servicios que les permitan amortiguar y recuperarse de los peores efectos del cambio climático.
La IA y el aprendizaje automático siguen siendo soluciones clave para que los investigadores superen estos retos.
Pero el profesor Sam Yala, presidente del Centro de Excelencia, dependiente del AIMS, es un convencido de que estos modernos modelos de previsión meteorológica son importantes para ayudar a gestionar los difíciles problemas relacionados con la mejora de la adaptación y la resiliencia en la mayoría de los países africanos.
Frank Rutabingwa, asesor regional superior de la Cepa y coordinador del Programa de Servicios de Información Meteorológica y Climática para África (Wiser, en inglés), reconoce que para que los países africanos puedan prevenir y controlar eficazmente los principales riesgos de catástrofes relacionadas con el clima, es importante mejorar sus capacidades de previsión e interpretación de la información.
Las últimas estimaciones de los investigadores muestran que la capacidad de predicción numérica del tiempo sobre África sigue siendo baja, y que sigue habiendo una falta generalizada de previsión en todo el continente y un uso prácticamente nulo de sistemas o herramientas automatizados.
Los científicos del AIMS están convencidos de que esta situación ha afectado considerablemente a la capacidad de los servicios meteorológicos nacionales para emitir avisos y, por tanto, evitar potencialmente la pérdida de vidas humanas y cuantiosas pérdidas económicas en muchos países del continente.
Un estudio de Sylla ha permitido prever una extensión del clima tórrido a toda África Occidental para finales del siglo XXI. Sin embargo, otras regiones africanas, como África septentrional, África oriental, África central y África meridional, carecen de investigaciones similares.
«La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden desempeñar un papel fundamental colmando estas lagunas de datos sobre la fiabilidad de las previsiones meteorológicas que socavan la comprensión del clima en el continente», concluyó el científico.
T: MF / ED: EG
