2026, según muchos científicos y agencias internacionales, podría convertirse en uno de los años más extremos jamás registrados en la historia climática moderna con una alta probabilidad de que el fenómeno de El Niño regrese, lo que está aumentando las preocupaciones de que la crisis climática global continúe acelerando aún más.
En el contexto de las olas de calor extremo que aparecen con mayor frecuencia, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta importante para ayudar a los gobiernos, las agencias meteorológicas, los hospitales y las ciudades a mejorar la capacidad de respuesta. Si antes la industria meteorológica y hidrológica se basaba principalmente en modelos de pronóstico tradicionales, ahora la IA está abriendo un nuevo enfoque basado en big data y la capacidad de análisis en tiempo real.
La IA cambia la forma de predecir el tiempo
Uno de los mayores cambios que la IA ha aportado a la industria hidrometeorológica es la capacidad de integrar y procesar enormes volúmenes de datos de satélites, radares, sensores, modelos climáticos y datos de población.
Una diferencia importante es que la IA está ayudando a la industria meteorológica a pasar de un modelo de "pronóstico del tiempo" a "pronóstico de impacto". En lugar de solo indicar cuántos grados aumentará la temperatura, los sistemas de IA pueden evaluar qué áreas tienen el mayor riesgo de choque térmico, qué grupos de población son más vulnerables, qué hospitales corren el riesgo de sobrecargarse y cuándo el riesgo de muerte puede aumentar considerablemente.
Según la Universidad de las Naciones Unidas en Japón, la IA es especialmente útil para construir sistemas de alerta temprana basados en impactos. Eso significa que la tecnología no solo predice cómo se desarrollará el clima, sino también predice qué impactos causará el clima en la sociedad.
El 12 de mayo, un grupo de investigación internacional publicó un informe sobre el impacto de las olas de calor extremo en la salud humana a través de un modelo de agente mejorado por un modelo de lenguaje mayor (LLM). El estudio simula la respuesta humana a una ola de calor prolongada en una sociedad virtual compuesta por 100 agentes diversos con diferentes niveles de vulnerabilidad basados en factores demográficos y condiciones de vida. Los resultados muestran que la IA mejorada por LLM puede ayudar a identificar mecanismos de comportamiento y sociales relacionados con la resistencia al clima, al tiempo que ayuda a construir medidas de intervención de riesgo y comunicación comunitaria.
IA en la lucha contra el calor extremo
El calor se está convirtiendo en un riesgo médico cada vez más grave a escala mundial. Según la OMS, a partir de 2030, el número de muertes mundiales podría aumentar en unas 250.000 personas cada año debido a los riesgos para la salud relacionados con el clima, como el estrés térmico, la desnutrición relacionada con la inseguridad alimentaria, la malaria y la diarrea.
En este contexto, la IA está siendo utilizada por muchos países para predecir la presión hospitalaria durante los períodos de calor extremo. Los sistemas de IA tienen la capacidad de analizar datos de pacientes, predecir el número de hospitalizaciones, identificar áreas de alto riesgo y apoyar la coordinación de recursos médicos. Gracias a ello, los hospitales pueden preparar activamente las camas de hospital, asignar personal y activar mecanismos de respuesta rápida antes de que el número de casos de golpe de calor aumente repentinamente.
Los sistemas de IA notables en este campo incluyen GenCast de Google DeepMind, un modelo que combina inteligencia artificial de alta resolución, predice con precisión el tiempo diario y el riesgo de condiciones climáticas extremas con un máximo de 15 días de antelación.
La IA también está ayudando a los científicos a simular las reacciones fisiológicas de los humanos a la temperatura, la humedad, la radiación solar y el tiempo de exposición al calor para determinar los límites de supervivencia bajo condiciones de temperatura extremas. Según el periódico británico The Telegraph del 8 de abril, después de volver a analizar 6 olas de calor extremo en el período 2003-2024 utilizando un nuevo modelo que tiene en cuenta la capacidad de funcionamiento y autorrefrigeración del cuerpo por edad, los científicos descubrieron que las seis olas de calor aparecieron durante períodos en los que las personas mayores de 65 años no podrían sobrevivir si estuvieran al aire libre bajo la luz solar directa. Algunos períodos incluso se vuelven peligrosos incluso para las personas de 18 a 35 años si se exponen directamente al sol exterior.
Una de las plataformas de IA que evalúa el impacto del clima en las personas es el modelo Plataforma de Riesgo Térmico para la Población, utilizado por organizaciones como Vassar Labs y organizaciones de salud pública, estas plataformas de IA combinan el pronóstico del tiempo regional con datos sobre vulnerabilidad demográfica (como la edad y las enfermedades disponibles) para mapear qué barrios y poblaciones son más vulnerables.
Según la Organización Meteorológica Mundial (OMM), la integración de la IA en los sistemas de observación y pronóstico existentes puede ayudar a las Agencias Meteorológicas y Hidrológicas Nacionales a mejorar significativamente la capacidad de respuesta a desastres como inundaciones, sequías y problemas relacionados con los recursos hídricos.
