28/9/2023 - Tecnología e Innovación

Modelando el futuro: Data Science y el cambio climático

Por Alan Ludin

Imagen de portada
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Quién no soñó alguna vez poder predecir el futuro? Poder anticiparse a las tendencias mundiales, invertir en esa pequeña startup que luego se convertiría en unicornio, o saber el resultado de los eventos deportivos más importantes (a lo Biff Tannen en Volver al Futuro 2)

Para los científicos climáticos este sueño se comenzó a materializar en 1979, con el aclamado Charney Report, cuando un grupo de expertos climáticos, liderados por el científico atmosférico del M.I.T Jule Charney, se reunió en el Woods Hole Oceanographic Institution a pedido del entonces presidente Jimmy Carter para realizar el primer análisis comprensivo del impacto del dióxido de carbono en el cambio climático. En principio puede no sonar tan impresionante como otros logros o avances que los Estados Unidos había llevado a cabo para entonces, como el alunizaje 10 años antes, pero el Charney Report es un ejemplo de ciencia aplicada, y el éxito de sus predicciones durante los últimos 40 años estableció firmemente lo que hoy conocemos como ciencia climática.

¿Gas invernadero? ¿Qué es eso?

La noción de que ciertos gases podrían aumentar la temperatura de la tierra debido a la absorción del calor a nivel atmosférico no era para nada nueva en ese entonces. A nivel teórico el primero en describir este comportamiento fue el Francés Joseph Fourier en 1824, posteriormente probado a nivel práctico por el Irlandés John Tyndall en la década de 1850 (30 años antes del descubrimiento del electrón y la radioactividad, conceptos profundamente interconectados con este fenómeno). Pero más de 120 años después, la existencia de un incremento en la temperatura global debido a la actividad humana seguía siendo controversial, y se creía que hasta se podría llegar a avecinar una nueva era del hielo.

Debido a esto, el reporte no tuvo el impacto inmediato esperado en términos de cambios concretos en políticas de estado y comportamiento de la sociedad, pero a medida que sus predicciones se fueron cumpliendo, el Charney Report pasó a ser reconocido como un hito en nuestro entendimiento de las consecuencias de nuestras acciones sobre el clima. Una muestra clara de su certinidad es que 40 años después, la concentración de CO₂ en la atmósfera, medida desde Mauna Loa en Hawaii, se incremento en 21%, resultando en un incremento de temperatura de 0.66℃, casi exactamente en línea con las predicciones del Charney Report, donde estiman que duplicar la concentración de CO₂ incrementa la temperatura en 2.5℃.

Teoría del Caos: domando la imprevisibilidad

El clima no es un sistema lineal. Hay un componente innato de aleatoriedad inclusive cuando las condiciones iniciales son claras y se eliminan los factores externos, como una ruleta de casino. Estos sistemas están fuertemente basados en Teoría del Caos.

El primer gran avance sobre intentar domar el caos en un sistema, vino de la mano del gran matemático y meteorologista Edward Lorenz (también del M.I.T como Jule Charney) durante finales de los '50 y principios de los '60, cuando a raíz de su paper de 1962 “Deterministic Nonperiodic Flow” racionalizó que un pequeño cambio en las condiciones iniciales pueden afectar el comportamiento a largo plazo del sistema meteorológico. A este fenómeno más tarde lo llamó "Efecto Mariposa". Su conclusión en ese momento fue que, entonces, era imposible predecir el clima de manera precisa.

Sin embargo, la creación de la computación puso en discusión esta conclusión, ya que la capacidad de procesar gran cantidad de datos convertía esa imposibilidad en posibilidad. Si tan solo pudiéramos tener la capacidad de computación para modelar el comportamiento de la atmósfera, podríamos tener claras las condiciones iniciales, y así poder predecir los fenómenos climáticos, tanto en el corto como en el largo plazo.

Big Data Analytics, desafíos y oportunidades de la computación de la sustentabilidad

Hoy, ya mas de 40 años después de aquella reunión en Massachussets, tenemos a nuestra disposición más que nunca todo el poder de la tecnología y la computación, y sus aplicaciones a gran escala en las ciencias de la sustentabilidad lograron avances impensados durante el siglo pasado. El primer paso para solucionar cualquier problema, pequeño o grande, es entender lo más humanamente posible sobre el mismo. Para eso es importante discernir como el mundo de hoy es diferente del de ayer, y como podemos utilizar esa información para cuantificar ese cambio y predecir futuros cambios. NASA, por ejemplo, pone a disposición la tecnología LandSat para observar la superficie de la tierra y como cambió a lo largo de los últimos años.

Pero en estos tiempos tan cambiantes, con la rápida innovación tecnológica y constante disrupción de los paradigmas que hace no mucho creíamos firmes, es menester que los científicos y expertos no solo se preocupen por utilizar las herramientas ya existentes, si no también ir previendo como utilizar las futuras en favor del objetivo de controlar el cambio climático. Similarmente a como Lorenz concluyó en la imposibilidad de predecir el clima, luego probado incorrecto con la llegada de la computación tradicional, no debemos caer en la simplicidad de pensar que llegamos al límite de nuestras posibilidades, y conformarnos con el resultado.

Tecnologías disruptivas como la I.A ya son una realidad, y compañías de renombre ya la están utilizando para anticiparse a resolver problemas que aún no tenemos, como por ejemplo IBM y su Clean Electrification Maturity Model (CEMM), que se propone a utilizar todo el poder de la Inteligencia Artificial y Machine Learning para modelar y moldear la maduración de la red eléctrica, en relación al futuro aumento del uso de la misma, por ejemplo con la electrificación del transporte.

Hacia el futuro

Remarcando nuevamente esta idea de que los problemas más grandes son los que todavía no tenemos, todo parece apuntar a que el siguiente gran avance en términos de tecnología aplicada al clima va a venir de la mano de la computación cuántica, donde la naturaleza no binaria de las mismas nos va a permitir avanzar en campos impensados hace tan solo unos pocos años, como por ejemplo incluir en nuestros modelos de predicción un componente que hasta ahora nunca había podido ser tomado en cuenta con eficacia, el agua, ya que las características no lineares de la dinámica de los fluidos son perfectas para modelar con computadoras cuánticas, pudiendo así incluir en las predicciones factores como la temperatura, corrientes, y salinidad de los cuerpos de agua, y como estos lógicamente impactan en el clima.

Pero este no es el único factor del estudio climático que podría beneficiarse, ni mucho menos. Simulaciones de procesos químicos fundamentales, inherentemente cuánticos debido a la escala donde se produce la física en cuestión, podrían llevar al descubrimiento de nuevas herramientas para combatir el cambio climático e ir hacia un futuro más verde en infinidad de industrias. Ya hoy en día se prevén avances en la captura de carbono, la electrólisis y el diseño de nuevos materiales fotovoltaicos.

Sin embargo, muchas de estas aplicaciones todavía viven en el campo de la teoría y las hipótesis, como las ideas de Fourier allá por 1824, pero hoy más que nunca debemos apoyar a todo el cuerpo científico en busca de seguir llevando todo este poder de cómputo y traducirlo en soluciones concretas que mejoren no solo el bienestar social, si no también el del medio ambiente. Lejos estamos aún de impulsar nuestros DeLoreans voladores con basura como en aquel futurista 2015 que Robert Zemeckis imaginó hace tantos años (solo un par después de la publicación del Charney Report), pero la tecnología al servicio de los expertos climáticos ciertamente tienen la posibilidad de llevarnos a todos a un futuro más brillante, y por sobre todo, más verde.

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Alan Ludin

Desarrollador Full-Stack y Mobile, con experiencia diseñando productos y plataformas de alta complejidad, siempre con el usuario en mente. Amante de la innovación tecnológica y la creación de las grandes empresas del mañana.

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