Los modelos climáticos se basan en leyes físicas fundamentales bien establecidas y se están volviendo más poderosas que nunca. Por lo tanto, no es posible para ML destronarlos por completo. Pero, ML se está utilizando como complemento de estos modelos. Por ej. La mayoría de los modelos climáticos globales (GCM) tienen una resolución muy burda. Los investigadores están utilizando técnicas de ML para extrapolar esos datos a escala regional.
Otra aplicación creciente de ML ha sido en el campo de la predicción del clima, donde la predicción es en una escala mucho más corta en comparación con el clima y es notoriamente compleja para los modelos climáticos actuales, ya que el sistema es conocido por volverse caótico en cuestión de días. Me encontré con esta publicación que hace uso de ML para pronosticar sequías (predicción de sequía meteorológica para áreas no evaluadas basadas en aprendizaje automático: uso de pronósticos climáticos de largo alcance y datos de teledetección).
Además, ha habido una aplicación de algoritmos de ML en el monitoreo de incendios forestales y la evaluación de la deforestación. Este y otros desarrollos se han cubierto muy bien en este artículo de Nature (Cómo el aprendizaje automático podría ayudar a mejorar los pronósticos climáticos). Este artículo también habla sobre cómo la Oficina Meteorológica del Reino Unido está utilizando técnicas de ML para analizar el resultado del modelo climático donde un solo modelo puede producir un petabyte de datos.
- ¿Qué opinas sobre un Administrador de tareas de IA?
- ¿Por qué están preocupados Elon Musk y Bill Gates por los avances en el aprendizaje automático y la IA? ¿Cuál es el fundamento de sus miedos?
- ¿Qué es buena información sobre IA?
- ¿Cómo se crean los algoritmos? ¿Y qué son los algoritmos de aprendizaje profundo? ¿Cuáles son algunos ejemplos?
- Con la tecnología actual, ¿puede un sistema de inteligencia artificial leer un problema expresado en palabras y luego resolverlo?
Pero, la mayoría de los investigadores se apegan al enfoque convencional para el modelado climático en este momento, como dice William Drew Collins, un modelador climático de LBNL:
Soy reacio a usar [AI] como contestador automático. Si no puedo explicar lo que está haciendo la máquina, entonces hay un problema.
