La IA trae malas noticias para el clima y el Mediterráneo: hasta 3ºC más en 2060

Tres científicos del clima han utilizado inteligencia artificial para analizar diez modelos climáticos globales. Los resultados, que detallan en Sinc, son alarmantes: el calentamiento global será mayor de lo que se pensaba, se superará el umbral de 1,5ºC en 2040 y el problema puede ser especialmente grave en regiones como el Mediterráneo con aumentos de hasta 3ºC para 2060, pudiendo causar eventos climáticos extremos.

Un nuevo estudio, publicado en Environmental Research Letters, concluye que la mayoría de las regiones terrestres definidas por el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) superarán el umbral crítico de 1.5 °C para 2040 o antes. Además, varias regiones podrían exceder los 3.0°C para 2060.

El trabajo, realizado por tres destacados científicos climáticos, usa IA y combina datos de 10 modelos climáticos globales. Los datos revelan que los umbrales de calentamiento regional se alcanzarán más rápido de lo estimado anteriormente.

Así, el informe sugiere que 34 regiones probablemente superarán un calentamiento de 1.5 °C para 2040, y 31 de estas 34 regiones se espera que alcancen un calentamiento de 2 °C para 2040. Es más, 26 de estas superarán un calentamiento de 3 °C para 2060.

Las regiones más afectadas son el sur de Asia, el Mediterráneo, Europa Central y partes del África subsahariana, lo que aumenta los riesgos para ecosistemas y comunidades vulnerables.

Innovación en modelos climáticos

La investigación, llevada a cabo por Elizabeth Barnes, profesora en la Universidad Estatal de Colorado; Noah Diffenbaugh, profesor en la Universidad de Stanford y Sonia Seneviratne, profesora en el ETH-Zurich, ha utilizado el aprendizaje por transferencia con IA. Este método integra conocimientos de múltiples modelos climáticos y observaciones para refinar las estimaciones anteriores y ofrecer predicciones regionales más precisas.

“Nuestra investigación subraya la importancia de incorporar nuevas técnicas de IA, como el aprendizaje por transferencia, para mejorar y limitar potencialmente los pronósticos regionales, y brindar información útil para los responsables de las políticas, los científicos y las comunidades de todo el mundo”, comenta Barnes.

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