Los científicos recurren cada vez más a la IA para modelar los cambios climáticos futuros. Sin embargo, los enfoques existentes suelen tener que buscar un equilibrio entre precisión, velocidad y coste computacional.
por Carly Thompson, Universidad de Nueva York
Investigadores del Instituto Courant de Ciencias Matemáticas y del Centro de Ciencias de Datos de la Universidad de Nueva York han desarrollado una red neuronal única en su tipo, Samudra , que emula el océano en 3D.
Samudra (que en sánscrito significa «océano») reproduce variables clave del modelo oceánico, como la altura de la superficie del mar, las corrientes oceánicas , la temperatura y la salinidad en toda la profundidad del océano, ofreciendo una visión detallada de las vastas vías fluviales de la Tierra. Además, lo hace a una velocidad 100 veces superior a la de muchos métodos existentes y con un menor coste computacional.
Los creadores de Samudra consideran que este avance supone un avance significativo en nuestra comprensión presente y futura de los océanos del mundo, que absorben más del 90% del exceso de calor y el 25% de las emisiones de dióxido de carbono y son esenciales para predecir los impactos del cambio climático.
«Tratamos de aprender de los datos del océano, de manera similar a los pronósticos meteorológicos de la IA», explica Laure Zanna, profesora del Instituto Courant de Ciencias Matemáticas y del Centro de Ciencias de Datos de la Universidad de Nueva York.
«Una vez entrenado, puedes liberarlo y ejecutarlo durante años y años, lo que te da una simulación razonable a largo plazo», agrega Carlos Fernández-Granda, director del Centro de Ciencias de Datos de la Universidad de Nueva York.
Zanna describe el funcionamiento de Samudra con mayor detalle en este vídeo:
