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La IA trae malas noticias para el Mediterráneo: hasta tres grados más en 2060

La IA trae malas noticias para el Mediterráneo: hasta tres grados más en 2060

  • Tres científicos del clima han utilizado inteligencia artificial para analizar diez modelos climáticos globales.
  • Los resultados son alarmantes: el calentamiento global será mayor de lo que se pensaba, especialmente en regiones como el Mediterráneo, y podría causar eventos climáticos extremos.

Sobre la Entidad

Agencia Sinc
El Servicio de Información y Noticias Científicas (SINC) es la primera agencia pública de ámbito estatal especializada en información sobre ciencia, tecnología e innovación en español.

Un nuevo estudio, publicado en Environmental Research Letters, concluye que la mayoría de las regiones terrestres definidas por el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) superarán el umbral crítico de 1.5 °C para 2040 o antes. Además, varias regiones podrían exceder los 3.0°C para 2060.

El trabajo, realizado por tres destacados científicos climáticos, usa IA y combina datos de 10 modelos climáticos globales. Los datos revelan que los umbrales de calentamiento regional se alcanzarán más rápido de lo estimado anteriormente.

Así, el informe sugiere que 34 regiones probablemente superarán un calentamiento de 1.5 °C para 2040, y 31 de estas 34 regiones se espera que alcancen un calentamiento de 2 °C para 2040. Es más, 26 de estas superarán un calentamiento de 3 °C para 2060.

Las regiones más afectadas son el sur de Asia, el Mediterráneo, Europa Central y partes del África subsahariana, lo que aumenta los riesgos para ecosistemas y comunidades vulnerables.

Innovación en modelos climáticos

La investigación, llevada a cabo por Elizabeth Barnes, profesora en la Universidad Estatal de Colorado; Noah Diffenbaugh, profesor en la Universidad de Stanford y Sonia Seneviratne, profesora en el ETH-Zurich, ha utilizado el aprendizaje por transferencia con IA. Este método integra conocimientos de múltiples modelos climáticos y observaciones para refinar las estimaciones anteriores y ofrecer predicciones regionales más precisas.

“Nuestra investigación subraya la importancia de incorporar nuevas técnicas de IA, como el aprendizaje por transferencia, para mejorar y limitar potencialmente los pronósticos regionales, y brindar información útil para los responsables de las políticas, los científicos y las comunidades de todo el mundo”, comenta Barnes.

“Al limitar el momento en que se alcanzarán los umbrales de calentamiento regionales, se puede anticipar con mayor claridad el momento en que se producirán los impactos específicos en la sociedad y los ecosistemas”, añade Diffenbaugh.

“El desafío es que el cambio climático regional puede ser más incierto, tanto porque el sistema climático es más llamativo a escalas espaciales más pequeñas como porque los procesos en la atmósfera, el océano y la superficie terrestre crean incertidumbre sobre cómo responderá exactamente una región determinada al calentamiento a escala global”, afirma.

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