DNVN - El pasado mes de septiembre, muchos países europeos fueron devastados por inundaciones, que fueron pronosticadas por sistemas avanzados de pronóstico meteorológico que utilizan inteligencia artificial. Aunque la IA mejora la precisión de los pronósticos al analizar datos históricos a un costo menor y ofrecer resultados superiores en comparación con los modelos tradicionales, los expertos aún dicen que la IA tiene muchas limitaciones.
Los bomberos rescatan a personas de las inundaciones en Austria. Foto: KeystoneEl profesor Andrew Charlton-Pérez, de la Universidad de Reading (Reino Unido), dijo que aunque los modelos de IA pueden superar a los modelos basados en la física en algunos casos, esto no siempre es cierto. La precisión de las predicciones de IA depende en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Si los datos son insuficientes o los eventos extremos ocurren aleatoriamente durante el año y en diferentes regiones, la predicción de desastres se vuelve difícil.
El profesor Charlton-Pérez sugiere que la IA debería complementar las herramientas de pronóstico existentes para mejorar la precisión a la hora de evaluar la probabilidad de fenómenos meteorológicos extremos. Esto pone de relieve la necesidad de una mejora continua en la recopilación y el análisis de datos.
Desde enero, el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas (CEPMP) ha implementado el Sistema Integrado de Inteligencia Artificial (AIFS), que ayuda a proporcionar pronósticos rápidos a largo plazo para fenómenos meteorológicos extremos, como tornados y olas de calor. Evaluaciones recientes han demostrado que el sistema es eficaz, particularmente para predecir las fuertes lluvias que contribuyeron a las inundaciones de septiembre.
Sin embargo, los científicos advierten que comunicar los impactos del clima extremo es vital, especialmente a medida que se acelera el cambio climático. Un informe de la Agencia Europea de Medio Ambiente (AEMA) muestra que el continente se enfrenta a importantes riesgos climáticos que superan con creces los esfuerzos de adaptación actuales. Las sequías, los incendios forestales, las altas temperaturas y las inundaciones se agravarán.
Otro desafío es el procesamiento de datos, ya que los modelos de IA complejos requieren una actualización constante, lo que requiere muchos recursos computacionales y contribuye al aumento de las emisiones que provocan el cambio climático. Para resolver este problema, grandes empresas como Microsoft y Google están estudiando el uso de energía nuclear para alimentar sus centros de datos. Los expertos también recomiendan invertir en soluciones físicas como áreas de almacenamiento de aguas inundadas y sistemas de alerta temprana, y limitar el desarrollo en zonas propensas a inundaciones para reducir los riesgos del cambio climático.
Vietnam (t/h)
Fuente: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/su-dung-ai-de-canh-bao-bao-lut-nhung-hieu-qua-va-han-che/20241016095820496
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