ALEJANDRO CASTRO AGUILAR. EL SOL DE MÉXICO)
Desde modelos basados en aprendizaje automático hasta plataformas de inmersión de datos AR/VR, pasando por cubos de datos, computación de borde de satélite y la miniaturización de sensores, muchas de las nuevas tecnologías, que en muchos casos parecen lejanas para nosotros, podrían ayudar a los especialistas a mejorar significativamente sus predicciones climáticas y a nuestras autoridades a tomar decisiones más informadas.
Estas son algunas de las más relevantes, de acuerdo con los propios expertos:
Tecnología avanzada de sensores en satélites
Estos sensores permiten recopilar datos precisos y detallados sobre el clima y el medio ambiente, lo que puede ayudar a tomar decisiones informadas sobre el medio ambiente.
“La tecnología de sensores en satélites es fundamental para entender el cambio climático y sus efectos en el medio ambiente”, afirma el Doctor Steven Running, profesor de ciencias de la Tierra y del espacio en la Universidad de Montana.
Uno de los ejemplos más destacados es la tecnología empleada en el satélite Landsat 8, el cual está equipado con un sensor de alta resolución que puede detectar cambios en la vegetación, la temperatura y la humedad del suelo.
“El satélite Landsat 8 es un ejemplo de la tecnología de sensores en satélites que puede ayudar a entender el cambio climático”, afirma el Dr. Jeff Masek, científico principal de dicho programa en la NASA.
“Este satélite nos permite recopilar datos precisos y detallados sobre la salud de los ecosistemas y sobre cómo están respondiendo al cambio climático”.
Hasta la fecha, el satélite Landsat 8 ha recopilado más de 1.5 millones de imágenes de la Tierra desde su lanzamiento en 2013.
Otro ejemplo de esta tecnología es el satélite GOES-R, lanzado por la NASA en 2016, que está equipado con un sensor de alta resolución que puede detectar cambios en la temperatura, la humedad y la nubosidad en la atmósfera.
Desde su lanzamiento, el GOES-R ha recopilado más de 100 mil imágenes de la atmósfera que son material sumamente valioso para los especialistas.
De igual modo, el satélite Sentinel-2, lanzado por la Agencia Espacial Europea un año antes, está equipado con un sensor de alta resolución que puede detectar cambios en la vegetación y la salud de los ecosistemas.
Este equipo ha recopilado más de 500 mil imágenes de la Tierra que también son material esencial para el estudio de los cambios de comportamiento del clima.
Modelos basados en aprendizaje automático
Estos modelos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos climáticos y hacer predicciones precisas sobre el clima.
Según un estudio de la revista Nature, estos modelos pueden mejorar la precisión de las predicciones climáticas entre 20 y 30 por ciento.
Uno de sus principales beneficios es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos climáticos extraídos de múltiples fuentes, incluyendo satélites, estaciones meteorológicas y modelos climáticos tradicionales.
De acuerdo con el Doctor David Randall, profesor de ciencias atmosféricas en la Universidad Estatal de Colorado, estos modelos son especialmente útiles para predecir eventos climáticos extremos, como huracanes y sequías.
Otro beneficio de estos modelos es su capacidad para aprender de los datos y mejorar sus predicciones con el tiempo, ya que pueden ajustar sus parámetros a medida que se recopilan más datos.
Por ello, como afirma el Doctor Reto Knutti, profesor de ciencias climáticas en la Universidad ETH de Zúrich, son especialmente útiles para predecir los cambios climáticos a largo plazo.
Sin embargo, estos también implican desafíos que deben ser abordados, como la necesidad de grandes cantidades de datos climáticos de alta calidad para entrenar los modelos.
“La calidad de los datos climáticos es fundamental para el éxito de los modelos climáticos basados en aprendizaje automático. Es importante que los datos sean precisos, completos y consistentes para que los modelos puedan hacer predicciones precisas”, subraya el Doctor Gavin Schmidt, director del Instituto Goddard de Estudios Espaciales de la NASA.
Plataformas de inmersión de datos AR/VR
Estas aplicaciones permiten a los usuarios sumergirse en los datos de manera inmersiva e interactuar con ellos de manera más efectiva, por lo que ya están revolucionando la forma en que trabajan los científicos, investigadores y profesionales de la información.
“Las plataformas de inmersión de datos AR/VR permiten a los usuarios visualizar y analizar grandes cantidades de datos de manera más efectiva, lo cual es especialmente útil en campos como la ciencia de datos, la investigación médica y la inteligencia de negocios”, dice el doctor David Koller, profesor de Ciencias de la Computación de la Universidad de Carolina del Norte.
“Al permitir a los usuarios interactuar con los datos de manera más inmersiva y emocionante, esto también puede ayudar a aumentar la motivación y la participación de los interesados, especialmente en campos como la educación y la formación”, añade Koller.
Según un estudio de la revista Journal of Visual Languages and Computing, las plataformas de inmersión de datos AR/VR pueden mejorar la comprensión y la retención de la información hasta un 30 por ciento más que las técnicas tradicionales de visualización de datos.
Estos avances son tan prometedores, que de acuerdo con la consultora MarketsandMarkets, se espera que el mercado de plataformas de inmersión de datos AR/VR crezca de los mil millones de dólares que valía en 2020 a 13 mil millones en 2025, a una tasa de crecimiento anual de 54.7 por ciento.
Cubos de datos
Se trata de estructuras de datos que permiten almacenar y analizar grandes cantidades de información climática de manera eficiente y efectiva.
Los cubos de datos están siendo utilizados para analizar y predecir patrones climáticos, como la temperatura, la precipitación y la humedad, además de ayudar a evaluar el impacto del cambio climático en la biodiversidad, la agricultura y la salud humana.
“Estos pueden ser utilizados para predecir el impacto del cambio climático en diferentes regiones del mundo y para desarrollar estrategias para mitigar sus efectos”, afirma el Doctor David Koller, de la Universidad de Carolina del Norte.
Computación de borde de satélite
Esta tecnología permite procesar y analizar datos de satélite en tiempo real, lo que es fundamental para tomar decisiones informadas sobre el cambio climático.
“La computación de borde de satélite es una tecnología que permite procesar y analizar los datos de satélite en el propio satélite, y esto permite reducir el tiempo de procesamiento y mejorar la precisión de los datos”, asegura el doctor Steve Chien, quien es ingeniero de sistemas en el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA.
¿Pero para qué nos sirve eso a nosotros? Esta tecnología puede ser utilizada para monitorear la temperatura global, la humedad y la nubosidad, además de ayudar a predecir eventos climáticos extremos, como huracanes y sequías.
Miniaturización de los sensores de observación de la Tierra
Los sensores miniaturizados pueden ser utilizados para recopilar datos precisos y detallados sobre la Tierra, lo que es fundamental para entender y predecir el cambio climático.
Como afirma el doctor Chien, todos los días los especialistas están trabajando en desarrollar tecnologías avanzadas que permitan reducir el tamaño de los sensores mientras se mantiene su capacidad para recopilar datos precisos y detallados, lo cual se logra utilizando tecnologías avanzadas como la nanotecnología y la microelectrónica.
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Según un informe de la NASA, la miniaturización de sensores de observación de la Tierra puede reducir el tamaño de los sensores entre 50 y 70 por ciento, y de acuerdo con un estudio de la revista IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, puede mejorar la precisión de los datos recopilados hasta un 3o por ciento.
Esta tecnología también tiene una variedad de aplicaciones, entre ellas la posibilidad de monitorear la temperatura global, la humedad y la nubosidad, además de ayudar a predecir eventos climáticos extremos.
Muchas de estas tecnologías ayudan a obtener más rápidamente grandes cantidades de información / Pexels/Tima Miroshnichenko