– A pesar de los avances en modelos predictivos, la falta de datos precisos y la naturaleza impredecible del clima complican la predicción de fenómenos extremos.
Valencia.- La inteligencia artificial ha logrado notables progresos en diversos sectores, desde la medicina hasta el análisis de datos climáticos. Sin embargo, su capacidad para prever fenómenos meteorológicos extremos, como las inundaciones causadas por la DANA (Depresión Aislada en Niveles Altos), aún enfrenta importantes desafíos. Este artículo examina las limitaciones de la IA en la predicción de eventos climáticos complejos y la reciente dificultad para anticipar las tormentas que azotaron Valencia.
Los sistemas de IA se basan en grandes volúmenes de datos históricos y en patrones previamente identificados para realizar sus predicciones. En el caso de fenómenos como la gota fría, que provocó lluvias torrenciales en la región de Valencia, la limitada cantidad y precisión de los datos disponibles dificultan la generación de alertas tempranas confiables. Estos eventos climáticos son caóticos por naturaleza, lo que complica la labor de la IA al intentar prever sus características, como la intensidad, ubicación y duración de las lluvias.
La DANA es un fenómeno meteorológico particularmente complejo, caracterizado por su comportamiento errático y su capacidad para generar precipitaciones intensas en áreas localizadas. Esta variabilidad representa un reto considerable para los algoritmos de IA, que dependen de patrones repetitivos. En muchos casos, la falta de datos actualizados o la escasa representación de eventos extremos en los conjuntos de datos limitan la precisión de los modelos predictivos, resultando en pronósticos insuficientes para tomar medidas preventivas.
La comunidad científica y los meteorólogos coinciden en que, aunque la IA ofrece potencial para mejorar la predicción de ciertos fenómenos, se necesita avanzar en la recopilación y calidad de datos sobre eventos extremos. A medida que el cambio climático intensifica la frecuencia de fenómenos como la DANA, mejorar la capacidad de la IA para anticipar sus efectos será crucial para prevenir daños a gran escala y proteger a las comunidades afectadas.
