Durante los últimos siete meses, Giancarlo Pini ha examinado una pequeña extensión del océano Pacífico y ha observado cómo sus aguas se calientan más.
El calentamiento anuncia la llegada de lo que Pini, especialista en observación de la Tierra del Programa Mundial de Alimentos (PMA) de la ONU, describe como un fenómeno de El Niño “tipo Godzilla”.
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Cada cierto número de años, este fenómeno altera los patrones meteorológicos cuando los vientos alisios pierden fuerza y las aguas cálidas se desplazan hacia el Este a través del Pacífico tropical. Las cosechas se dañan, el suministro eléctrico se ve presionado y las rutas marítimas pueden sufrir alteraciones.
EL DATO...451 mil personas podrían morir
Por causas relacionadas con el calor asociado al fenómeno.
Incluso antes de alcanzar su punto máximo, El Niño de este año ya es el más intenso registrado. “Es realmente un fenómeno histórico”, dice Pini.
Para hacer frente a ese monstruo —y anticipar sus efectos sobre los alimentos y los medios de subsistencia—, él y muchos otros especialistas recurren ahora a la inteligencia artificial (IA). Entre quienes buscan aprovechar sus predicciones hay desde agricultores de Kenia, hasta fondos de cobertura que invierten en futuros del azúcar.
Pero algunos científicos creen que se está depositando demasiada confianza en una tecnología imperfecta, entrenada con datos del pasado y limitada para modelar un fenómeno impredecible en un planeta cada vez más cálido.
EL DATO..274 millones enfrentarían inseguridad alimentaria
Aguda por los efectos de El Niño.
Meses antes de que El Niño se declarara oficialmente en junio, Pini ya utilizaba IA, junto con pronósticos tradicionales, para emitir alertas sobre sus posibles repercusiones en la producción de alimentos. En agosto, el PMA pronosticó que, para finales de 2027, El Niño dejaría a 274 millones de personas más en situación de inseguridad alimentaria aguda en 45 países.
Climate Impact Lab pronosticó además al menos 451 mil muertes relacionadas con el calor y vinculadas a El Niño, con Nigeria, Indonesia y Sudán entre los países más afectados. Indonesia ya enfrenta una grave temporada de incendios forestales, mientras que en zonas de Sudamérica el fenómeno ha sido asociado con inundaciones y deslaves.
En los próximos meses, la capacidad de la IA para modelar fenómenos meteorológicos extremos estará a prueba. La expectativa es que permita analizar los patrones climáticos con mayor rapidez a un menor costo y mejorar los pronósticos en un contexto de cambio climático más intenso.
Los beneficios potenciales son enormes. Según la Cámara de Comercio Internacional, los fenómenos meteorológicos extremos y los desastres climáticos costaron a la economía mundial más de 2 billones de dólares entre 2014 y 2023.
“Estamos viendo que el enfoque basado en IA es, al menos, tan eficaz como nuestros métodos tradicionales. Pero se entrena con datos del pasado, y el futuro podría no parecerse al pasado”, señala Ko Barrett, secretaria general adjunta de la Organización Meteorológica Mundial (OMM).
“Como nunca antes lo había visto”
El nombre original del fenómeno, El Niño de Navidad, proviene de pescadores latinoamericanos que observaron hace siglos que el calentamiento alcanzaba su punto máximo alrededor de las fiestas navideñas.
La OMM espera que este episodio llegue a su punto máximo en diciembre y persista al menos hasta febrero de 2027. En una zona clave para su seguimiento, conocida como Niño 3.4, pronostica que la temperatura superficial del mar será 3.7 grados Celsius superior al promedio de largo plazo en diciembre. De alcanzarse ese valor, sería el más alto desde que comenzaron las observaciones en la década de 1950.
En Panamá, el ministro de Medioambiente, Juan Carlos Navarro, dice que El Niño de este año “amenaza no solo a América Latina, sino al mundo entero”. En agosto, el país declaró el estado de emergencia y la escasez de lluvias obligó a reducir el tránsito por el Canal de Panamá.
Durante el episodio de 2023-2024, Panamá perdió mil millones de dólares (mdd) en ingresos, principalmente por la caída del tráfico marítimo y de la producción agrícola, señala Navarro. Por eso, contar con mejores pronósticos es fundamental.
En las últimas décadas, las supercomputadoras han mejorado la precisión de los pronósticos y permitido calcular mejor el alcance de los efectos de El Niño, explica Adam Scaife, responsable de predicciones de largo plazo de la Oficina Meteorológica del Reino Unido (Met Office).
Más recientemente, la IA se ha usado para mejorar los pronósticos de mediano plazo. Estos modelos se entrenan con patrones históricos para anticipar lo que podría ocurrir.
Su popularidad crece “porque tienen costos computacionales relativamente bajos y, además, prometen una mayor precisión”, señala Shruti Nath, investigadora de la Universidad de Oxford.
La Met Office planea realizar pronósticos experimentales de El Niño con IA. La Federación Internacional de Sociedades de la Cruz Roja y de la Media Luna Roja también utiliza pronósticos e IA para estimar mejor sus necesidades de financiamiento.
“Las alertas tempranas sobre los riesgos de este El Niño han sido más claras que nunca, como nunca antes lo había visto”, dice Jonathan Stone, responsable de clima y resiliencia de la federación.
EL DATO...2 billones de dólares costaron los desastres climáticos
La economía mundial entre 2014 y 2023.
La IA al rescate
Al modificar las lluvias y las temperaturas, El Niño puede exponer a los agricultores a sequías en una región e inundaciones en otra. Los daños dependen también del momento: la falta de lluvia puede impedir la siembra y las precipitaciones intensas durante la cosecha pueden dejar los cultivos varados en los campos.
El PMA utiliza modelos que combinan pronósticos tradicionales con IA para identificar zonas donde podría producirse escasez de alimentos. Sus análisis se distribuyen entre oficinas del organismo y gobiernos para alertar a agricultores. En algunas regiones se entregan apoyos contra inundaciones; en otras, semillas resistentes a la sequía.
TomorrowNow, una organización estadunidense sin fines de lucro, combina pronósticos de proveedores como Google y Tomorrow.io con conocimiento agrícola y envía recomendaciones a los agricultores por mensaje de texto. Según su CEO, Brian Miranda, la IA ha reducido el costo de ejecutar los modelos, permitiendo distribuir recomendaciones por menos de un dólar por agricultor al año.
“He oído hablar de El Niño. Dicen que lloverá mucho, pero yo ya preparé mi parcela”, cuenta Verónica Mukami, quien cultiva maíz, papas y legumbres en Njoro, Kenia. “Ya la labré. Compré las semillas, el fertilizante, todo”.
Antes, recuerda, “no recibía ninguna advertencia. Simplemente sucedía”. Gracias a las recomendaciones anticipadas, Mukami decidió sustituir el frijol por maíz. “El maíz puede soportar lluvias intensas; los frijoles, no”, explica.
Una mejor información, sin embargo, no elimina los riesgos. India y Filipinas siguen más de cerca las precipitaciones, la humedad del suelo y las siembras, señala Deepali Bhargava, directora regional de investigación para Asia-Pacífico de ING. Eso puede ayudar a administrar repuntes de precios y déficits de producción, pero “no se puede revertir por completo el impacto”.
Los gobiernos aún podrían imponer restricciones a las exportaciones si las condiciones empeoran, trasladando las consecuencias a países que dependen de alimentos importados.
EL DATO...3.7 grados Celsius podría superar la temperatura
Del Pacífico su promedio histórico en diciembre.
En Brasil, los fondos de cobertura han “utilizado la IA con mayor precisión que la propia industria azucarera”, dice Murilo Mello, responsable del mercado del azúcar para América en Hedgepoint. A medida que El Niño se intensificaba, pasaron de apostar por una caída de los precios a posicionarse para un alza. “Acertaron”, dice Mello.
Los productores, en cambio, fueron tomados por sorpresa: las lluvias intensas impidieron que los camiones entraran a los campos de caña y los ingenios perdieron siete días de producción en la primera mitad de septiembre.
Un obstáculo inesperado
La predicción meteorológica es una ciencia inexacta. El Niño es especialmente volátil y otros fenómenos, como el dipolo del océano Índico y el calentamiento global, también pueden alterar las condiciones. Además, la intensidad de un episodio no siempre se corresponde con la magnitud de los daños.
Equivocarse puede salir caro. Durante El Niño de 2023-2024, la Oficina de Meteorología de Australia enfrentó críticas después de que no se materializaran el calor extremo y la sequía que había pronosticado para gran parte del este del país. En cambio, algunas regiones sufrieron inundaciones.
Algunos científicos sostienen que los modelos de IA entrenados con datos de un planeta más frío no pueden simular con precisión cómo interactuarán las temperaturas elevadas por el cambio climático con El Niño. En ocasiones, incluso predicen condiciones físicamente imposibles.
“Todavía no estamos seguros de si estos modelos podrán extrapolar lo que han aprendido históricamente a situaciones significativamente distintas de aquellas con las que fueron entrenados”, dice Nath.
Una investigación de Scaife indica que la IA podría ser menos adecuada que otros métodos para pronosticar algunos efectos extremos. Él y otros científicos compararon distintos modelos usando datos de El Niño de noviembre de 2009. Uno basado en las leyes de la física predijo correctamente el invierno extremadamente frío que después afectó al norte de Europa. El modelo de IA no lo hizo.
“Todavía no entendemos del todo por qué los modelos de IA no lograron pronosticar correctamente ese invierno”, afirma Scaife.
“Pero no son tan buenos como los modelos basados en la física para anticipar un invierno extremo de esas características”.
Scott Hosking, del Instituto Alan Turing, considera, sin embargo, que la variedad de efectos de El Niño hace que esta tecnología tenga un papel fundamental. “Necesitamos ser capaces de pronosticar decenas de miles de escenarios futuros diferentes”, señala. “Así que la IA será parte de la solución, aunque todavía es una pregunta abierta cómo se utilizará exactamente”.
En la Amazonía, donde se espera una intensa temporada de incendios forestales, bomberos voluntarios de la isla de Marajó reciben capacitación para revisar cámaras equipadas con IA que detectan indicios de humo.
Combinadas con pronósticos y mediciones de humedad, pueden ayudar a los equipos comunitarios a comprender mejor el riesgo, explica Patricia Ferrini, coordinadora de Marajó Sin Humo.
“Sabemos que este fenómeno de El Niño va a ser enorme”, dice. Por eso será fundamental responder con rapidez ante cualquier nuevo incendio. “La cantidad de focos de incendio en la selva amazónica ya se está disparando”.
GHD
