La inteligencia artificial está cambiando la manera en que científicos e investigadores abordan el cambio climático. Aprovechando décadas de información recogida por satélites, herramientas desarrolladas por la NASA e IBM permiten rastrear la deforestación, identificar islas de calor urbanas y analizar eventos meteorológicos extremos. Este enfoque se presenta en The Tech Interactive, museo de ciencia y tecnología de San José, California, donde se demuestra cómo el procesamiento de imágenes desde el espacio puede aportar nuevas herramientas para estudiar una crisis que ya se manifiesta en inundaciones, incendios forestales, sequías prolongadas y lluvias intensas.
En ese marco, la propuesta apunta a que, para reducir las consecuencias del cambio climático, es necesario recortar las emisiones en un 45% y alcanzar emisiones netas cero para 2050. También advierte que el ritmo actual no es adecuado para cumplir esos objetivos y menciona posibles efectos como el aumento del nivel del mar, olas de calor más frecuentes y la desaparición de ecosistemas críticos.
Los datos obtenidos desde el espacio ganan cada vez más relevancia. Satélites de la NASA, de la Agencia Espacial Europea y de otras organizaciones observan la Tierra desde hace décadas y acumulan volúmenes de información que resultan difíciles de analizar por completo. La inteligencia artificial facilita el procesamiento de esos registros y permite identificar patrones vinculados con cambios ambientales y climáticos.
La IA generativa y los modelos de datos abrieron nuevas posibilidades para gestionar ese caudal de información. La colaboración entre NASA e IBM, con antecedentes en varios programas espaciales, incluido el del transbordador, alcanzó un hito en 2023 con el desarrollo de modelos orientados al análisis de datos geoespaciales.
Estas herramientas combinan la información de observación de la Tierra recogida por la NASA con las capacidades de inteligencia artificial de IBM. Su función es detectar patrones en el uso del suelo, seguir transformaciones ambientales y extraer información útil de imágenes satelitales que, por sí solas, pueden resultar difíciles de interpretar.
Kenia se usa como ejemplo de aplicación. Años de deforestación provocaron escasez de agua en zonas vulnerables y el país lanzó una iniciativa nacional de plantación de árboles con el objetivo de elevar la cobertura arbórea del 12% al 30% para 2032. El modelo geoespacial permite seguir el avance de esas labores desde el espacio y registrar cambios en el uso de la tierra. Además, el sistema puede estimar la biomasa presente en las zonas analizadas.
