Investigador brasileño desarrolló algoritmo para identificar y prever las sequías relámpago

Con el fin de intentar detectar las sequías relámpago, que debido al cambio climático son 
cada vez más frecuentes, un científico brasileño logró desarrollar un modelo de inteligencia artificial que, a través de un algoritmo, logra detectar este tipo de fenómenos.

La información sobre las condiciones climáticas que provocaron la sequía repentina que agravó los incendios en el Pantanal, el mayor humedal del mundo, y las lluvias extremas en el estado de Rio Grande do Sul fue captada por satélites y sistemas de vigilancia que almacenan millones de datos.

"Interpretar las cifras y los patrones -antes de que ocurran las tragedias- es uno de los retos a los que nos enfrentamos los expertos", dijo a Xinhua el profesor de Meteorología de la Universidad Federal de Alagoas (Ufal), Humberto Barbosa, autor del descubrimiento y quien lleva más de 20 años estudiando la desertificación en Brasil.

"Diferente del lento proceso de desertificación tradicional, una sequía relámpago es un fenómeno climático extremo de corta duración y fuerte intensidad. Es un nuevo tipo de sequía resultante del cambio climático", explicó.

Los modelos meteorológicos actuales estiman variables como las precipitaciones, la temperatura y el viento, pero no predicen los fenómenos climáticos. Hoy en día, la predicción de sequías o 
inundaciones depende de la interpretación de expertos: los humanos.

"En el futuro, la inteligencia artificial con datos de alta frecuencia podría ser más eficiente que nosotros, los climatólogos", resaltó.

Para identificar el nuevo fenómeno, los investigadores liderados por Barbosa utilizaron un recurso de inteligencia artificial llamado Redes Neuronales Convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés). Este mecanismo está muy extendido en el procesamiento de imágenes. Utiliza capas de filtros para detectar características y patrones en la imagen.

Hoy en día, las CNN se utilizan para todo, desde el reconocimiento facial hasta el descubrimiento de enfermedades en imágenes de rayos X.

"El objetivo principal es hacer que la inteligencia artificial identifique las sequías repentinas sin interpretación humana, sino alimentada con datos satelitales de observación y entrenada con el concepto definido por los humanos", afirmó Barbosa.

Para entrenar a la máquina, Barbosa proporcionó un conjunto de datos relativos a una gran sequía en la región semiárida brasileña en 2012. Y funcionó: el modelo fue capaz de predecir lo ocurrido.

El investigador explicó que utilizó referencias de un episodio del pasado para poder validar las conclusiones del algoritmo.

Ese año, la sequía relámpago que azotó la región duró 28 días, pero acabó influyendo en una sequía tradicional que duró seis años, el evento más largo registrado en Brasil desde 1860, de 
acuerdo con el investigador.