Por qué las corrientes oceánicas son tan difíciles de predecir
Las corrientes oceánicas son el resultado de la interacción entre la temperatura del agua, la salinidad, los vientos superficiales, la rotación de la Tierra y la topografía del fondo marino. Modelar todos esos factores simultáneamente a escala global, con la resolución necesaria para hacer predicciones útiles, ha estado durante décadas al límite de la capacidad de cálculo disponible.
Los modelos físicos clásicos son muy buenos describiendo cómo funcionan las corrientes oceánicas. Son mucho menos buenos prediciendo cuándo y cómo van a cambiar, especialmente cuando el sistema está siendo perturbado por el calentamiento global de formas que no tienen precedente en los datos históricos.
El récord de predicción de El Niño: 18 meses de antelación
En 2023, investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China publicaron en Nature un resultado que sorprendió a la comunidad científica: un modelo de inteligencia artificial había predicho la llegada del evento El Niño de 2023-2024 con 18 meses de antelación, cuando los sistemas convencionales no suelen superar los 12 meses de antelación para predicciones fiables.
El Niño es un calentamiento periódico de las aguas del Pacífico ecuatorial que altera las corrientes oceánicas y los patrones de lluvia en todo el planeta, causando sequías en Australia, inundaciones en Sudamérica y temporadas de huracanes más intensas en el Atlántico.
Predecirlo con 18 meses de antelación en lugar de 12 meses puede parecer un avance modesto. Traducido a planificación agrícola, preparación ante desastres y gestión de recursos hídricos, esos 6 meses adicionales representan literalmente millones de vidas protegidas.
Puedes leer el estudio original en la revista Nature, que es la referencia científica para este tipo de predicciones de corrientes oceánicas.
Para más contexto sobre cómo la IA gestiona los grandes sistemas climáticos, en ExplicaIA tienes un artículo sobre predicción meteorológica con IA donde encontrarás el marco completo de la meteorología computacional.
La AMOC y el escenario que los científicos vigilan de cerca
La Circulación Meridional de Retorno del Atlántico, conocida por sus siglas en inglés como AMOC, es el sistema de corrientes oceánicas que lleva agua cálida desde el Caribe hacia Europa del Norte, moderando el clima de países como el Reino Unido, Irlanda, Noruega y España.
Si la AMOC se debilita significativamente o colapsa, las consecuencias climáticas para Europa serían graves: temperaturas más frías, cambios en los patrones de lluvia y alteraciones en la productividad agrícola. Los modelos climáticos tradicionales discrepaban sobre la probabilidad y el calendario de ese escenario.
Los modelos de inteligencia artificial aplicados a datos de corrientes oceánicas han detectado señales de debilitamiento de la AMOC que los sistemas convencionales no habían identificado con la misma claridad, y han generado predicciones sobre su evolución futura que están siendo tomadas muy en serio por las agencias climáticas europeas.
Las flotas de robots submarinos que alimentan a la IA
Los modelos de predicción de corrientes oceánicas necesitan datos. La red Argo, que opera más de 4.000 robots submarinos flotantes distribuidos por todos los océanos del mundo, recoge en tiempo real datos de temperatura, salinidad y corrientes a distintas profundidades, que se transmiten por satélite y alimentan directamente los modelos de inteligencia artificial.
Cada robot Argo sube a la superficie periódicamente, transmite sus datos y vuelve a sumergirse. La red completa genera más de 100.000 perfiles de temperatura y salinidad al año, un volumen de datos que solo la inteligencia artificial puede procesar y convertir en predicciones útiles en plazos de tiempo relevantes.
En ExplicaIA seguimos de cerca esta tecnología, porque la predicción de las corrientes oceánicas con IA es, junto con el pronóstico meteorológico, una de las aplicaciones de la inteligencia artificial con mayor impacto potencial en la gestión de los riesgos climáticos del próximo siglo.