Perú gesta una red neuronal para predecir eventos climáticos adversos

Desde antes de la pandemia, en el Perú se vienen desarrollando varios proyectos que utilizan inteligencia artificial (IA). Por ejemplo, Daniel Díaz, director ejecutivo del Instituto Nacional de Investigación y Capacitación de la Universidad Nacional de Ingeniería (Inictel-UNI), comentó que se han desarrollado programas inteligentes (software) que aprenden cuáles son los síntomas que manifiesta una planta de palta (aguacate) Hass cuando está infectada por una plaga y, con base en fotos tomadas por drones, pueden identificar las contaminadas, emitir alertas en segundos y dar indicaciones a seguir, lo que implica controles en la humedad y temperatura de la tierra, entre otros.

Aunque son poco conocidos, también se han hecho progresos en la creación de seres virtuales que lucen como humanos. Existe, por ejemplo, Illariy, la primera presentadora de noticias en quechua generada por un programa de IA desarrollado por la Universidad Mayor de San Marcos. El objetivo del proyecto, ya en ejecución, es llevar información a poblaciones de zonas rurales bastante aisladas, en su lenguaje nativo.   

Del mismo modo, se viene trabajando en programas para ayudar en la prevención de los efectos negativos que conllevan eventos climáticos adversos, tal como informamos con anterioridad. Ken Takahashi, director de la Subdirección de Ciencias de la Atmósfera e Hidrósfera del Instituto Geofísico del Perú (IGP), explicó en aquella oportunidad que se busca prevenir accidentes en la región de Huaraz gracias al manejo adecuado de los pronósticos con alta precisión geográfica. La idea es alertar de las tormentas y evitar accidentes a los excursionistas o turistas que visitan la cordillera. Luego podría extenderse a otras regiones.

Takahashi comentó que, dentro del marco del citado proyecto Meteo-Huascarán, se está terminando el desarrollo de prototipos de diversas herramientas de IA/ML para potenciar los servicios meteorológicos, así como la redacción de los artículos científicos correspondientes. Los siguientes pasos serán poner a prueba las herramientas creadas en forma experimental, para luego pasar al modo operativo.

Una de las herramientas que se están creando, detalló, permite identificar los tipos de nubes que pueden observarse en fotografías como las que cualquier persona pueda tomar con su celular, lo cual permite complementar las observaciones meteorológicas tradicionales con una fuente de información potencialmente muy grande.

“Otro desarrollo es un modelo para determinar si los datos de precipitaciones extremas, medidos por estaciones meteorológicas, son correctos. Para ello, se realiza el análisis de imágenes satelitales de las nubes, lo cual es muchísimo más rápido que la revisión ocular realizada actualmente por especialistas humanos, permitiendo que dichos datos estén disponibles pronto. También hemos desarrollado un modelo de IA/ML para la predicción de tormentas eléctricas usando datos satelitales, lo cual permitirá advertir a las personas con cerca de una hora de anticipación, así como un modelo que mejora sustancialmente los pronósticos de las temperaturas máximas y mínimas alrededor de la Cordillera Blanca”, detalló.

Este año, sin embargo, el país ha enfrentado en marzo a Yaku, un ciclón de fuerte impacto en la región norte del país (en especial Tumbes, Piura y Lambayeque), y se ha activado la alerta de un Fenómeno del Niño Global, situación que implica el calentamiento de las aguas y conlleva fuertes tempestades en el norte, por lo menos hasta fin de año. Por el momento, los damnificados por las inundaciones superan los 62 mil, aunque los afectados llegan a 400 mil. Además, van ya 99 fallecidos y 146 mil viviendas dañadas.

¿Qué se está haciendo en materia de investigación sobre el Fenómeno del Niño para, con esos datos, prevenir mayores daños? Takahashi comentó que una importante limitación en la forma en que se toman decisiones o se hacen políticas públicas es que no están sustentadas en evidencia científica. Dichos conocimientos se encuentran dispersos en el mundo, en revistas especializadas con lenguaje altamente técnico. Es por eso que se ha armado el Observatorio del Conocimiento Científico sobre Cambio Climático, una iniciativa impulsada por el Ministerio de Ambiente y ejecutada por el IGP para facilitar a las autoridades el acceso a dicho conocimiento.

Para fortalecer este observatorio, se está conformando una creciente red de investigadores y estudiantes a nivel nacional e internacional para que apoyen con la revisión, interpretación y síntesis de los mensajes más relevantes de los artículos científicos, en español y en lenguaje sencillo para un público no especializado. Hasta el momento, dicha red se acerca a los 100 miembros, quienes han contribuido con 250 de dichos conocimientos interpretados.

Con esta base, el IGP está apoyando a los gobiernos de las regiones de Junín y Cusco en la actualización de sus Estrategias Regionales de Cambio Climático con sustento científico, lo cual potenciará las medidas para reducir el riesgo asociado. Este observatorio fue un compromiso del Perú ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático en la COP 2022, y se presentará como cumplido en la COP del presente año.

El directivo también dijo que, para el IGP, está claro que una importante necesidad para la gestión de riesgos de desastres es la predicción de eventos como el Fenómeno del Niño Costero, en especial los de nivel global extremo como los que se presentaron en 1982-1983 o en 1997-1998. “Una limitación para esto es que los modelos climáticos globales de pronóstico utilizados a nivel internacional tienen sesgos grandes para la región costera del Perú. Por otro lado, el desarrollo de modelos empíricos está limitado por los pocos registros que tenemos de este tipo de eventos”, añadió.

Lo que el IGP está haciendo es desarrollar un modelo de red neuronal que combina los datos de simulaciones de miles de años, realizadas con modelos globales alimentados con datos observacionales del último siglo, para pronosticar los eventos de El Niño extremo, detalló. El modelo, advirtió, está actualmente en evaluación, pero los resultados preliminares muestran que su desempeño es al menos similar al de los modelos globales, con una mínima fracción del costo computacional de estos.

Este modelo, “nos permite saber cuáles aspectos del clima reciente son los más relevantes para cada pronóstico, algo que no es posible con los modelos numéricos. Esa es importante información para la consideración de estos resultados por los expertos del Comité ENFEN en la elaboración del pronóstico oficial”, remarcó.

El camino, entonces, está trazado y los esfuerzos ya están encaminados a un mejor manejo de información para ayudar a la toma de decisiones políticas adecuadas y lograr un mejor nivel de prevención para minimizar el impacto de las lluvias torrenciales, comentó Ken Takahashi.