VALÈNCIA, 25 (EUROPA PRESS)
Un equipo científico internacional, liderado por la profesora Veronika Eyring del Centro Aeroespacial Alemán (DLR) y la Universidad de Bremen, y en el que participa la Universitat de València, ha publicado un innovador enfoque que integra inteligencia artificial (IA) con modelos del sistema terrestre para mejorar la precisión y velocidad de las simulaciones climáticas.
La propuesta, publicada en la revista en la revista ‘Nature Geoscience’, es “fundamental para la toma de decisiones en mitigación y adaptación al cambio climático”, subraya la universidad valenciana en un comunicado.
El enfoque propuesto integra modelos híbridos que combinan modelos del sistema terrestre con técnicas de aprendizaje automático y permite simulaciones más rápidas y precisas, esenciales para el diseño de políticas climáticas globales y regionales. Estos modelos combinan la física con la IA, y mejoran la capacidad de generalización en proyecciones climáticas, además de representar con mayor exactitud los procesos cruciales del sistema terrestre.
El trabajo es fruto de la colaboración entre los investigadores principales del proyecto EuropeanResearch Council (ERC) Synergy Grant ‘Understanding and ModellingtheEarthSystemwith Machine Learning (USMILE)’. Son la profesora Veronika Eyring y los profesores Pierre Gentine (Universidad de Columbia, EE. UU.); Gustau Camps-Valls (Universitat de València, España), Markus Reichstein (Instituto Max Planck de Biogeoquímica, Alemania) y David M. Lawrence (Centro Nacional de Investigación Atmosférica, EE. UU.).
“Integrar técnicas de aprendizaje automático con el modelado climático tradicional nos permite avanzar significativamente en la comprensión de las complejas interacciones climáticas y mejorar los modelos. La IA no solo nos asiste, sino que es fundamental para redefinir lo que nuestros modelos pueden lograr”, destaca Gustau Camps-Valls, catedrático de Ingeniería Electrónica y coordinador de l’Image and Signal Processingde la Universitat de València.
“La integración de la IA en los modelos climáticos representa un paso transformador hacia proyecciones más precisas y útiles”, señala Veronika Eyring. Este avance aborda desafíos históricos en la proyección climática y mejora la representación de procesos a pequeña escala y mecanismos de retroalimentación esenciales para la dinámica climática. Además, la publicación marca un hito en la proyección climática, con importantes implicaciones para las políticas climáticas y estrategias para reducir emisiones de gases de efecto invernadero.
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