25/08/2025
Científicos recrean mil años de clima en 12 horas con una tecnología clave para prever eventos extremos
Fuente: 1756169756
Un modelo desarrollado por investigadores de la Universidad de Washington permite analizar patrones climáticos de larga duración a partir de inteligencia artificial. Los detalles
>La Un reciente El nuevo modelo llamado DLESyM se destaca por su capacidad para hacer simulaciones climáticas a largo plazo de manera mucho más rápida y eficiente que los métodos tradicionales. Hasta ahora, este tipo de simulaciones requería supercomputadoras y meses de trabajo, lo que dificultaba el acceso a estas herramientas para muchos equipos científicos.
Este avance hace posible que muchos más científicos, incluso aquellos sin acceso a grandes computadoras o recursos costosos, puedan estudiar y analizar cómo cambia el clima a largo plazo. Esto no solo facilita la comprensión de eventos extremos, como tormentas o sequías, sino que también ayuda a prever mejor los riesgos y prepararse ante ellos. Gracias a esta tecnología, la investigación climática será más rápida, accesible y podrá dar respuestas clave para la sociedad frente a los desafíos del cambio climático.
A pesar de que fue entrenado principalmente para realizar pronósticos a corto plazo, el modelo consiguió captar patrones importantes del clima, como los cambios de estación y las variaciones de un año a otro. Esto demuestra que la IA puede superar limitaciones previas y adaptarse a las necesidades de la ciencia climática moderna.
Uno de los objetivos principales del trabajo es comprobar si este nuevo enfoque permite distinguir con mayor claridad si un fenómeno extremo es parte de la variabilidad natural o si responde a otros factores externos. Simular el clima durante periodos largos ayuda a los científicos a entender mejor estos eventos raros o excepcionales. Además, el equipo ya trabaja en expandir el modelo para que pueda incluir más componentes del sistema terrestre, como el suelo y la vegetación, lo que ampliaría aún más el alcance de este tipo de investigaciones.“Fuimos los primeros en aplicar este marco a la IA y descubrimos que funcionaba de maravilla. Presentamos este modelo como un desafío a muchas de las suposiciones actuales sobre la IA en la ciencia climática”, manifestó el autor principal, Nathaniel Cresswell-Clay, estudiante de posgrado en ciencias atmosféricas y climáticas de la Universidad de Washington.
En cuanto a los resultados, DLESyM demostró ser competitivo frente a los modelos CMIP6, que constituyen la referencia internacional y la base de los informes del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC). El nuevo modelo iguala o supera a estos sistemas en la simulación de fenómenos críticos como la formación de ciclones tropicales, el ciclo estacional del monzón indio y los eventos de bloqueo atmosférico, que influyen en olas de calor, sequías e inundaciones.Por ejemplo, DLESyM logra recrear fenómenos climáticos que resultan difíciles para otros modelos, como ciertos patrones que pueden provocar olas de calor o períodos de lluvias intensas en diversas regiones del planeta. Además, simula la variabilidad del monzón indio y la generación de ciclones tropicales en el Pacífico occidental con una fidelidad comparable o superior a la de los modelos convencionales.“El modelo no solo tiene una huella de carbono mucho menor, sino que cualquiera puede descargarlo de nuestro sitio web y realizar experimentos complejos, incluso sin acceso a una supercomputadora. Esto pone la tecnología al alcance de muchos otros investigadores”, aseveró Dale Durran, profesor de ciencias atmosféricas y climáticas de la UW y coautor del análisis.
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