Académicos UC crean proyecto con inteligencia artificial para predecir olas de calor en Chile

De acuerdo con el Reporte de la Evolución del Clima en Chile 2021, elaborado por la Dirección Meteorológica de Chile, los últimos 11 años han sido los más cálidos desde que se tiene registro. Esto ha provocado que las olas de calor se hayan duplicado en los últimos 20 años, además de volverse cada vez más intensas y prolongadas.

Un fenómeno que también se repite en el resto del planeta, producto del cambio climático: según la Organización Meteorológica Mundial (OMM), entre 2000 y 2016 el número de personas expuestas a olas de calor en todo el mundo aumentó a 126 millones de personas, lo que ha generado un creciente peligro para la salud de la población, el desarrollo de actividades como la agricultura y la seguridad de las viviendas que se ven amenazadas por los recurrentes incendios forestales.

Ayudar a limitar este impacto es el objetivo de un nuevo proyecto encabezado por Elwin van ‘t Wout, académico del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional (IMC) de la U. Católica y doctor en matemáticas aplicadas.

La iniciativa, llamada “AI-supported forecasts of heat waves along the Pacific coast of the Americas” y financiada por la Oficina Internacional de Investigación Científica Naval de la Armada de Estados Unidos (ONRG), buscará implementar un sistema de alerta temprana que usará inteligencia artificial para predecir la probabilidad de una ola de calor con una precisión de días o semanas.

Además, el desarrollo de diversos algoritmos de machine learning (aprendizaje automático) permitirá analizar simulaciones de proyecciones climáticas que contribuirán a estimar la frecuencia con la que se presentarán estos fenómenos en las próximas décadas del siglo XXI.

El académico del IMC señala que el proyecto, del cual es investigador principal y que tiene al profesor Fabrice Lambert del Instituto de Geografía UC como coinvestigador, nace de una necesidad clara: “Las olas de calor tienen un impacto muy fuerte en la sociedad. Ejercen un efecto muy dañino en la salud de la población de adultos mayores, inciden en la baja de la producción industrial y también alteran las operaciones agrícolas. Se puede perder todo un año de cultivos en pocos días y, además, hay que considerar los incendios forestales que hemos visto en el último tiempo. Cada una de estas olas de calor aumenta el potencial riesgo de estos eventos”, indica Van ‘t Wout.

Lambert, quien es doctor en física climática, agrega que también hay que considerar otras realidades como la de los trabajadores que se desempeñan a la intemperie. “Hay varios procesos que se ven alterados por la temperatura ambiente, como por ejemplo las labores de construcción de edificios. Además, a las empresas de seguros les interesa mucho saber de la frecuencia con la que ocurren las olas de calor, debido por ejemplo a los daños producidos por incendios”, comenta.

El investigador del Instituto de Geografía UC precisa que si bien hoy existen alertas que proyectan la ocurrencia de las olas de calor con una anticipación de unas dos semanas, estas simulaciones no son perfectas. “La idea sería complementarlas con otro sistema que, por supuesto, no va a ser absolutamente perfecto tampoco. Sin embargo, si dos plataformas independientes predicen una ola de calor entonces hay mucha más certeza de que vaya a ocurrir”, afirma.

Elwin van ‘t Wout agrega que el primer paso para predecir olas de calor es reunir mediciones de temperatura provenientes de diversas estaciones meteorológicas, además de caracterizar su duración y severidad.

“Para buscar y cuantificar predictores de olas de calor, necesitamos registros de temperatura superficial de todo Chile y también del océano, además de datos sobre humedad y presión, entre otros. Básicamente, estos datos los vamos a levantar desde el sitio web de la Dirección Meteorológica de Chile, que tiene distintas estaciones de observación en el país. Como es un organismo estatal financiado por impuestos, tienen muchos datos abiertos para que todo el mundo los use” comenta.

Además de esa fuente, también se pretende aprovechar los registros recopilados por parte de la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica de EE.UU. (NOAA) y el programa de observación terrestre Copernicus de la Unión Europea. “Ambos tienen bases de datos muy grandes y proporcionan información climática con una precisión muy alta y de manera gratuita en sus plataformas de internet. Incluso tienen interfaces para levantar esa información”, agrega el investigador.

Sin embargo, existen varias vallas por superar. Aunque hoy en Chile operan estaciones con una alta precisión que recogen información de temperatura cada hora, hay otras que lo hacen de manera diaria.

Además, indican los investigadores, las estaciones de medición nacionales cuentan con una base de datos confiable que sólo se remonta unos 60 años. “Naturalmente, en esas décadas los registros de olas de calor muestran apenas un centenar de estos eventos. El desafío entonces está en entrenar un sistema de inteligencia artificial con pocos ejemplos históricos de olas de calor”, indica van ‘t Wout.

Por ese motivo, surgió la idea de levantar datos más allá del territorio nacional. Así fue como se pensó en la información recogida en California: “Esa región de Estados Unidos tiene un clima similar al de Chile. Su configuración en la costa oeste es parecida debido a la presencia del océano Pacífico y también por las corrientes de agua fría que provienen del polo. Además, en esa zona hay muchas estaciones de monitoreo que llevan activas durante bastante tiempo. Gracias a su cobertura extensa, podríamos ver de mejor forma lo que ocurre durante las olas de calor”, afirma Fabrice Lambert.

El académico del IMC explica que, además de crear un sistema de alerta temprana de olas de calor, existe la confianza de poder diseñar una plataforma de predicciones de largo plazo centrada en la frecuencia e intensidad que mostrarán estos fenómenos en las próximas décadas.

“Una herramienta de este tipo podría servir para diseñar políticas públicas enfocadas en adaptación al cambio climático y mejorar, por ejemplo, el diseño de las casas, definir las épocas ideales para realizar las cosechas y establecer la cantidad de unidades de aire acondicionado que se podrían necesitar en un edificio”, indica van ‘t Wout.

Luego que los modelos de machine learning sean diseñados, optimizados y ampliamente validados, los investigadores también pretenden estudiar la posibilidad de ampliar las capacidades de la plataforma de inteligencia artificial a otras zonas como Centroamérica.

“Allá la situación del clima es muy distinta, con mucha más humedad y una influencia menor del océano Pacífico. Pero sería interesante explorar la opción de que este sistema pueda detectar olas de calor en un ambiente donde existen factores predictores y una realidad climatológica sumamente diferentes”, concluye van ‘t Wout.

Precisamente, fue el potencial de poder anticipar la ocurrencia de estos fenómenos lo que llamó la atención de la ONRG. Esta institución nació de la Oficina de Investigación Científica Naval de la Marina de Estados Unidos (ONR), fundada en 1946 y que es responsable por los programas de investigación y tecnología de la Armada estadounidense.

Hoy la misión de la ONRG, que cuenta con 25 directores científicos repartidos en siete ciudades incluyendo Santiago, abarca objetivos como la búsqueda e identificación de investigación de alta calidad en todo el mundo; el apoyo al progreso y la difusión del conocimiento científico y el financiamiento de estudios en institutos extranjeros.

“Quizás la ONRG no es el lugar más conocido para buscar financiamiento académico, pero tiene oficinas en Santiago y desde hace varios años sus encargados vienen de vez en cuando a la UC para realizar presentaciones”, cuenta van ‘t Wout. El académico añade que él ya conocía la institución a través de un colaborador en otro proyecto y quien también recibió financiamiento de esa organización.

Además, hace un tiempo se envió a otra entidad una propuesta similar al proyecto que buscará predecir olas de calor y que eventualmente terminó llegando a oídos de la ONRG.

“Postulamos el proyecto a Climate Change AI, una ONG con sede en EE.UU. que también ofrece financiamiento para proyectos relacionados con inteligencia artificial y cambio climático. En ese momento fue rechazado, pero tuvo buenas notas y ellos a través de sus contactos lo remitieron a otras agencias similares. Una de ellas fue la ONRG, tras lo cual nos contactaron directamente para ver si era posible enviarles una propuesta semejante. Luego, sus representantes vinieron a la universidad para reunirse con nosotros”, señala el académico IMC.

Elwin van ‘t Wout destaca que, a diferencia de instituciones locales, la organización estadounidense no “tiene llamados o plazos fijos para proponer proyectos. Uno puede enviar propuestas cuando uno quiera. Nosotros la mandamos a mediados del año pasado, después de varias reuniones con ellos”.

La iniciativa durará dos años y recibirá fondos por un total de 160 mil dólares, dinero que permitirá armar un equipo de trabajo conformado además por un postdoctorado de jornada completa, dos estudiantes de magíster y un ingeniero de software de jornada parcial.

Serán estos investigadores los que asumirán los grandes desafíos que plantea el proyecto, planteados en el abstract del mismo: “Diseñar algoritmos de aprendizaje automático eficientes que predicen con precisión las olas de calor requiere investigación fundamental de modelos matemáticos que detecten los intrincados patrones climáticos que causan estos singulares eventos meteorológicos”.

Al respecto, el académico IMC precisa que existen “muy pocos estudios sobre el uso de inteligencia artificial en este campo”. También comenta que en otras zonas del mundo sí hay investigaciones sobre las causas de las olas de calor, pero están muy circunscritos a esas regiones: “El clima de Chile está muy influido por la cercanía del Océano Pacífico y, por supuesto, en Europa un fenómeno como el Niño no tiene mucha relevancia. Sin embargo, en Estados Unidos la zona de California tiene un clima muy similar, por lo que los datos de esa región sí nos podrían ayudar a mejorar nuestro sistema”.