Dissenyen amb IA sistemes d'alerta més eficaços davant de fenòmens climàtics extrems
Els sistemes en els quals participa la UV permeten processar grans volums d'informació per a simular escenaris i planificar respostes més efectives
Un equip internacional d'investigació, amb destacada participació de la Universitat de València (UV), ha desenvolupat models avançats d'intel·ligència artificial (IA) per a dissenyar sistemes d'alerta primerenca més eficaços davant dels impactes del canvi climàtic, com la dana.
Segons informa la Universitat de València, l'estudi, publicat en la revista Nature Communications, proposa l'ús d'IA multimodal per a integrar dades aeroespacials, meteorològiques i socioeconòmiques en temps real, amb l'objectiu d'anticipar fenòmens climàtics extrems, avaluar l'impacte en comunitats vulnerables i millorar la presa de decisions.
Els sistemes desenvolupats permeten processar grans volums d'informació, com imatges satel·litàries o simulacions climàtiques, per a simular escenaris i planificar respostes més efectives, segons explica Marcus Reichtein, colíder del treball.
"Els sistemes d'IA en què treballem no sols anticipen l'esdeveniment, sinó que pretenen simular possibles escenaris i ajudar comunitats i organismes de resposta a preparar-se millor i prendre decisions més informades", ha explicat Reichtein.
Prediccions espacials amb diversos anys d'antelació
La investigació introdueix també el concepte de "sistemes d'alerta decennals", que permetria fer prediccions espacials amb diversos anys d'antelació, útils per a la planificació d'infraestructures resilients i polítiques d'adaptació, ha indicat Gustau Camps-Valls, catedràtic de la UV i responsable del projecte.
“Esta nova dimensió d'alerta climàtica pot ser crucial per a la planificació d'infraestructures resilients i la formulació de polítiques d'adaptació al canvi climàtic a llarg termini”, ha afegit Camps-Valls.
L'estudi destaca, a més, la necessitat d'una col·laboració més gran entre científics del clima i responsables polítics per a garantir models predictius eficaços, així com la inclusió de comunitats afectades.
Giulia Martini, especialista en Dades del Programa Mundial d'Aliments (WFP), ha afirmat que este enfocament "representa un canvi de paradigma en la manera d'abordar el risc climàtic, i aporta solucions basades en dades i ciència que poden salvar vides i enfortir la resiliència global".
