La inteligencia artificial permitirá predecir la pérdida de hielo marino en el Ártico

El hielo marino, una vasta capa de agua marina congelada que aparece en los polos norte y sur, es notoriamente difícil de pronosticar debido a su compleja relación con la atmósfera por encima y el océano por debajo. La sensibilidad del hielo marino al aumento de las temperaturas ha provocado que la superficie de hielo marino del Ártico en verano se haya reducido a la mitad en las últimas cuatro décadas, estos cambios acelerados tienen consecuencias dramáticas para nuestro clima, para los ecosistemas del Ártico y para las comunidades indígenas y locales cuyo sustento está ligado al ciclo estacional del hielo marino.

Una nueva herramienta de IA (inteligencia artificial) permitirá a los científicos predecir con mayor precisión las condiciones del hielo marino del Ártico con meses de antelación, esta mejora de las predicciones podría servir de base para nuevos sistemas de alerta temprana que protejan a la fauna del Ártico y a las comunidades costeras de los impactos de la pérdida de hielo marino.

Este sistema se llama IceNet, que aborda el reto de elaborar previsiones precisas sobre el hielo marino del Ártico para la próxima temporada, algo que los científicos han eludido durante décadas. Tiene el potencial de llenar un vacío urgente en la previsión del hielo marino para los esfuerzos de sostenibilidad del Ártico y funciona miles de veces más rápido que los métodos tradicionales.

El nuevo marco de previsión del hielo marino fusiona los datos de los sensores de los satélites con los resultados de los modelos climáticos de una manera que los sistemas tradicionales simplemente no podrían lograr. A diferencia de los sistemas de previsión convencionales que intentan modelar directamente las leyes de la física, los autores diseñaron IceNet basándose en un concepto llamado aprendizaje profundo. Mediante este enfoque, el modelo aprende cómo cambia el hielo marino a partir de miles de años de datos de simulación climática, junto con décadas de datos de observación para predecir la extensión del hielo marino del Ártico meses en el futuro.

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