La IA predice que el calentamiento superará los 1,5 °C en una década

Los científicos saben desde hace mucho tiempo que el mundo se está quedando sin tiempo para alcanzar sus objetivos climáticos internacionales. Ahora, la inteligencia artificial ha llegado a una conclusión similar.

Un nuevo e innovador estudio de IA encuentra que la humanidad tardará alrededor de una década en superar su objetivo optimista de limitar el calentamiento global a 1,5 grados centígrados.

Los formuladores de políticas aún se esfuerzan por mantener la advertencia global muy por debajo de los 2 C, incluso si superan el objetivo de 1,5 C. Pero incluso ese objetivo está en peligro, según el estudio de AI. Descubrió que el umbral de 2 C podría acercarse incluso más rápido de lo que predijeron investigaciones anteriores.

El estudio de AI sugiere que el umbral de 2 C podría llegar a mediados de este siglo, incluso con reducciones relativamente estrictas en las emisiones de gases de efecto invernadero durante las próximas décadas. Eso es décadas antes de lo que generalmente sugieren los modelos climáticos convencionales bajo el mismo escenario hipotético de bajas emisiones. Y aunque el Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático de la ONU reconoce que el mundo podría cruzar el umbral de 2 C antes de fin de siglo en ese escenario, también lo describe como una posibilidad "poco probable".

Eso no significa que no haya esperanza de alcanzar los objetivos climáticos de París.

El escenario agresivo de reducción de emisiones utilizado en el estudio no es necesariamente lo mejor que el mundo puede hacer; aún asume que el mundo caerá en espiral hacia cero emisiones netas en algún momento después de mediados de este siglo. Mientras tanto, docenas de países de todo el mundo se han fijado plazos de cero emisiones netas, muchos de ellos apuntando al año 2050. Eso es un poco antes de lo que supone el escenario del nuevo estudio.

Los informes del IPCC sugieren que lograr el objetivo de 1,5 C requiere que el mundo alcance emisiones netas cero para 2050 y que el objetivo de 2 C exige cero neto para 2070 más o menos. Pero el estudio de AI sugiere que el cero neto para 2050 puede ser necesario incluso para el umbral menos ambicioso de 2 C.

“Las predicciones de la IA sugieren que esos [pledges] puede ser necesario para evitar 2 grados”, dijo Noah Diffenbaugh, científico climático de la Universidad de Stanford, coautor del nuevo estudio con la científica climática Elizabeth Barnes de la Universidad Estatal de Colorado.

Los estudios climáticos convencionales suelen hacer predicciones climáticas utilizando modelos informáticos, que simulan los procesos físicos que provocan el calentamiento del planeta. El nuevo estudio utiliza un enfoque único para abordar la pregunta climática predominante de la época: ¿Qué tan rápido se calentará el mundo en las próximas décadas?

Los investigadores utilizaron redes neuronales artificiales, un tipo de aprendizaje automático, para investigar. Las redes neuronales proporcionan una forma para que las computadoras procesen grandes cantidades de datos y reconozcan patrones dentro de la información que se les proporciona. Luego pueden ser entrenados para hacer predicciones basadas en los patrones que han aprendido.

Los investigadores primero entrenaron sus redes neuronales utilizando información de simulaciones de modelos climáticos convencionales. Luego ingresan mapas globales de anomalías de temperatura actuales actuales: lugares en todo el mundo donde las temperaturas eran más cálidas o más frías que el promedio. Luego, pidieron a las redes neuronales predicciones sobre qué tan rápido llegarán los objetivos de 1,5 C y 2 C en varios escenarios hipotéticos de emisiones futuras.

Las redes neuronales predijeron que el objetivo de 1,5 C llegaría en algún momento entre 2033 y 2035. Y descubrieron que el objetivo de 2 C probablemente llegaría entre 2050 y 2054, dependiendo de qué tan rápido caigan las emisiones en los próximos años.

La IA no descarta por completo la posibilidad de que el mundo pueda evitar el umbral de 2 C en el escenario de bajas emisiones que investiga. Pero no encuentra ese resultado probable.

“Dado el calentamiento que ya ha habido en términos del mapa de anomalías de la temperatura global en los últimos años, la IA está bastante convencida de que 2 C es una posibilidad real en el escenario de bajo forzamiento”, dijo Diffenbaugh. "Si se necesita otro medio siglo para llegar a cero neto, la IA predice una buena posibilidad de llegar a 2 C".

El estudio es "definitivamente nuevo e innovador", según Amy McGovern, científica de la Universidad de Oklahoma y directora del Instituto de IA de la Fundación Nacional de Ciencias para la Investigación sobre IA confiable en clima, clima y oceanografía costera.

McGovern no participó en el nuevo estudio, pero está familiarizado con el trabajo. Barnes, coautor de Diffenbaugh en el nuevo estudio, trabaja para ella en el instituto NSF AI.

La IA está ganando terreno rápidamente como una nueva herramienta para la ciencia meteorológica y climática, dijo McGovern. Se puede utilizar para complementar las técnicas de modelado convencionales en una variedad de formas, desde hacer predicciones meteorológicas a corto plazo hasta modelar la formación de nubes y otros fenómenos complejos relacionados con el clima.

Los modelos climáticos son muy precisos en general. Pero requieren un poder computacional inmenso y no siempre pueden representar adecuadamente todos los procesos granulares que conforman el sistema climático del mundo, especialmente a escala global.

La IA puede reemplazar ciertos procesos físicos a escala fina en los modelos climáticos, permitiéndoles ejecutarse más rápido. Y puede ayudar a procesar grandes cantidades de datos más fácilmente.

“Realmente hay una revolución en la cantidad de datos que están disponibles en este momento”, dijo McGovern. “Pero hay tantos datos disponibles en este momento que los humanos realmente no pueden procesarlos. La IA puede ayudar a reducirlo a lo que los humanos pueden enfocarse”.

La IA no es necesariamente un reemplazo para las técnicas de modelado climático y meteorológico más tradicionales. Pero puede ayudar a mejorar los modelos y mejorar sus limitaciones, abriendo nuevas posibilidades para la investigación climática.

“Realmente creo que estamos en la cúspide de una revolución sobre cómo se utilizará la IA para la predicción del tiempo y el clima”, dijo McGovern. "Realmente va a cambiar la forma en que podemos mejorar nuestras predicciones".

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