DNVN - El pasado septiembre, muchos países europeos fueron devastados por inundaciones, pronosticadas mediante sistemas avanzados de pronóstico meteorológico con IA. Si bien la IA mejora la precisión de los pronósticos al analizar datos históricos a un menor costo y ofrecer resultados superiores a los modelos tradicionales, los expertos aún señalan que presenta muchas limitaciones.
Si bien los modelos de IA pueden superar a los modelos basados en la física en algunos casos, esto no siempre ocurre, afirmó el profesor Andrew Charlton-Perez, de la Universidad de Reading (Reino Unido). 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 si los eventos extremos ocurren aleatoriamente a lo largo del año y en muchas regiones diferentes, la predicción de desastres será difícil.
El profesor Charlton-Pérez sugiere que la IA debería complementar las herramientas de pronóstico existentes para mejorar la precisión en la evaluación de la probabilidad de eventos climáticos extremos, destacando la necesidad de mejoras continuas en la recopilación y el análisis de datos.
Desde enero, el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas (CEPMPM) ha implementado el Sistema Integrado de Inteligencia Artificial (AIFS), que proporciona pronósticos rápidos a largo plazo para fenómenos meteorológicos extremos como ciclones y olas de calor. Evaluaciones recientes han demostrado la eficacia del sistema, especialmente para predecir las fuertes lluvias que contribuyeron a las inundaciones de septiembre.
Sin embargo, los científicos advierten que comunicar los impactos de las condiciones meteorológicas extremas 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 actuales de adaptación. Las sequías, los incendios forestales, las altas temperaturas y las inundaciones se agravarán.
Otro desafío es el procesamiento de datos, ya que los modelos complejos de IA requieren actualizaciones constantes, lo que requiere una gran cantidad de recursos informáticos y contribuye a las emisiones que contribuyen al cambio climático. Para abordar esto, grandes empresas como Microsoft y Google están explorando el uso de energía nuclear para el mantenimiento de sus centros de datos. Los expertos también recomiendan invertir en soluciones físicas como áreas de almacenamiento de inundaciones y sistemas de alerta temprana, a la vez que se limita el desarrollo en zonas propensas a inundaciones para reducir los riesgos del cambio climático.
Vietnam (t/h)
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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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