Nuevo IA podría revelar puntos de inflexión del cambio climático

Los investigadores de la Universidad de Waterloo están desarrollando un nuevo inteligencia artificial (IA) que podría actuar como un sistema de alerta temprana contra los puntos de inflexión del cambio climático. La nueva investigación se centra en los umbrales más allá de los cuales se produce un cambio rápido o irreversible en un sistema.

Chris Bauch es profesor de matemáticas aplicadas en la Universidad de Waterloo y es coautor del artículo de investigación.

“Encontramos que el nuevo algoritmo no solo pudo predecir los puntos de inflexión con más precisión que los enfoques existentes, sino que también proporcionó información sobre el tipo de estado que se encuentra más allá del punto de inflexión”, dijo Bauch. “Muchos de estos puntos de inflexión son indeseables y nos gustaría prevenirlos si podemos.”

Puntos de inflexión del cambio climático

Estos diversos puntos de inflexión del cambio climático pueden incluir el deshielo del permafrost ártico, que podría liberar grandes cantidades de metano que conducen a un calentamiento rápido adicional. También incluye el colapso de los sistemas de corrientes oceánicas, que puede resultar en cambios inmediatos en los patrones climáticos. Otra posibilidad es la desintegración de las capas de hielo, que podría causar un cambio rápido en el nivel del mar.

Según los investigadores, este nuevo enfoque es innovador dado que se programó para aprender sobre más de un tipo de punto de inflexión. En lugar de eso, aprende las características de los puntos de inflexión en general.

El nuevo algoritmo se basa en la hibridación de la IA y las teorías matemáticas de los puntos de inflexión, lo que da como resultado mejores resultados que cualquier método por separado. La IA se entrena en un “universo de puntos de inflexión posibles”, que incluye alrededor de 500.000 modelos. Luego se prueba en puntos de inflexión reales en varios sistemas, como muestras de núcleos climáticos históricos.

Timothy Lenton es director del Instituto de Sistemas Globales de la Universidad de Exeter y otro de los coautores del estudio.

“Nuestro método mejorado podría hacer ondear banderas rojas cuando estemos cerca de un punto de inflexión peligroso”, dijo Lenton. “Proporcionar una advertencia temprana mejorada de los puntos de inflexión climáticos podría ayudar a las sociedades a adaptarse y reducir su vulnerabilidad a lo que está por venir, incluso si no pueden evitarlo.”

Algoritmo de aprendizaje profundo

Los investigadores se basaron en el aprendizaje profundo, que cada vez más está impactando de manera positiva el reconocimiento de patrones y la clasificación. Los investigadores han convertido la detección de puntos de inflexión en un problema de reconocimiento de patrones para la primera vez, y esto ayuda a detectar los patrones que están presentes antes de un punto de inflexión. Esto a su vez ayuda a un algoritmo de aprendizaje automático a decir si un punto de inflexión está cerca.

Thomas Bury es investigador postdoctoral en la Universidad McGill y otro de los coautores del artículo.

“La gente está familiarizada con los puntos de inflexión en los sistemas climáticos, pero hay puntos de inflexión en la ecología y la epidemiología e incluso en los mercados de valores”, dijo Bury. “Lo que hemos aprendido es que la IA es muy buena para detectar características de los puntos de inflexión que son comunes a una amplia variedad de sistemas complejos.”

Madhur Anand es otra de las investigadoras y directora del Instituto de Investigación Ambiental de Guelph.

Según Anand, el algoritmo de aprendizaje profundo recién desarrollado es un “cambio de juego para la capacidad de anticipar grandes cambios, incluidos los asociados con el cambio climático”.

El equipo ahora trabajará para dar a la IA los datos sobre las tendencias contemporáneas del cambio climático. Sin embargo, Anand advierte que el resultado se basa en cómo se utilizan estos hallazgos.

“Definitivamente nos da una ventaja”, dijo. “Pero por supuesto, depende de la humanidad en términos de qué hacemos con este conocimiento. Solo espero que estos nuevos hallazgos conduzcan a un cambio positivo y equitativo.”