Investigadores copiaron unos 100 petabytes y cerca de 6.000 millones de archivos para preservar décadas de observación terrestre y entrenar modelos de inteligencia artificial.
Redactor: Camila Herrera R.
Editor: Luis Ortega
Investigadores suizos trasladaron a un centro de supercomputación alrededor de 100 petabytes de información climática y ambiental de acceso público producida por la NASA, una operación destinada tanto al desarrollo de modelos de inteligencia artificial como a la conservación de un archivo científico considerado esencial para comprender el planeta.
La Escuela Politécnica Federal de Zúrich, conocida como ETH Zúrich, informó que los datos fueron copiados al Centro Nacional Suizo de Supercomputación, ubicado en Lugano, al sur de Suiza.
El conjunto reúne aproximadamente 6.000 millones de archivos acumulados durante décadas de observación terrestre. Su volumen equivale, de acuerdo con la comparación ofrecida por los responsables del proyecto, a unos 20 millones de películas de larga duración.
La transferencia requirió cerca de un año y abarca información sobre gases de efecto invernadero, nubes, precipitaciones, capas de hielo y otros componentes del sistema terrestre.
La magnitud del archivo refleja el crecimiento de la observación ambiental mediante satélites, sensores y modelos. Estos recursos permiten analizar cambios en la atmósfera, los océanos y la superficie terrestre, una capacidad que también sostiene el desarrollo de la inteligencia artificial aplicada a las ciencias atmosféricas.
Un respaldo científico frente a la incertidumbre presupuestaria
La preservación de los datos adquirió mayor relevancia ante los recortes aplicados en Estados Unidos a programas federales relacionados con la ciencia climática y la observación de la Tierra.
Los investigadores aclararon que esa situación no fue el único motivo de la transferencia, pero reconocieron que la incertidumbre sobre la financiación científica influyó en la decisión de crear una copia fuera del territorio estadounidense.
Thomas Zurbuchen, profesor de ETH Zúrich y antiguo científico jefe de la NASA, impulsó el traslado. El especialista destacó que Estados Unidos ha desempeñado durante décadas un papel central en la producción de datos sobre el planeta mediante los programas de la NASA y de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos, conocida como NOAA.
Reto Knutti, profesor de física del clima y director del Centro para el Modelado de Sistemas Climáticos de ETH, señaló que hasta ahora las autoridades estadounidenses no han restringido el acceso a estos archivos.
Todos los materiales copiados eran públicamente accesibles. La iniciativa no consiste en recuperar información secreta ni reservada, sino en duplicar registros científicos abiertos para asegurar su disponibilidad futura y facilitar su procesamiento.
Los responsables del proyecto también prevén copiar grandes volúmenes de información procedente de la NOAA, ampliando así la colección de observaciones meteorológicas, oceánicas y ambientales conservadas en Suiza.
Cien petabytes de información sobre el sistema terrestre
Un petabyte equivale a un millón de gigabytes, por lo que los aproximadamente 100 petabytes transferidos constituyen un archivo difícil de procesar mediante infraestructuras informáticas convencionales.
Los datos incluyen mediciones recopiladas durante décadas por misiones de observación de la Tierra. Su continuidad permite comparar condiciones de distintos períodos y detectar tendencias que no serían visibles mediante registros de corta duración.
Las concentraciones de gases de efecto invernadero, la evolución de las nubes, la distribución de las precipitaciones y los cambios en las capas de hielo son algunas de las variables incluidas.
Estos registros permiten investigar la evolución del calentamiento, estudiar fenómenos extremos y evaluar transformaciones ambientales en distintas regiones. También respaldan análisis globales como los que comparan mediciones de la NASA, la NOAA, Copernicus y otras instituciones para determinar la posición de cada año dentro del registro climático.
La conservación de series históricas resulta especialmente importante porque los modelos climáticos necesitan datos homogéneos y prolongados para identificar patrones, evaluar su precisión y distinguir una fluctuación temporal de una tendencia sostenida.
Los datos entrenarán modelos climáticos de inteligencia artificial
El archivo será utilizado para entrenar modelos fundacionales, sistemas de inteligencia artificial capaces de aprender patrones generales a partir de enormes cantidades de información.
En el ámbito meteorológico, estos modelos pueden analizar relaciones entre temperatura, humedad, presión, viento, nubes y precipitaciones para producir pronósticos con rapidez.
Los sistemas tradicionales representan la atmósfera y los océanos mediante ecuaciones físicas que requieren una enorme capacidad de cálculo. Los modelos basados en datos aprenden de observaciones y simulaciones previas para generar predicciones mediante un proceso computacional distinto.
Knutti sostuvo que algunos modelos fundacionales ya muestran una elevada capacidad predictiva y pueden funcionar hasta 1.000 veces más rápido que determinados modelos basados en la física.
Un pronóstico mundial para varios días que tradicionalmente podía requerir horas de procesamiento podría generarse en alrededor de un minuto mediante estos sistemas, una vez completado su entrenamiento.
La misma combinación de grandes archivos históricos, aprendizaje automático y modelos físicos se utiliza para mejorar la predicción de inundaciones con inteligencia artificial, especialmente en zonas donde los fenómenos extremos no están suficientemente representados en los registros locales.
Alps aportará la capacidad necesaria para analizar el archivo
Los datos fueron almacenados en las instalaciones del Centro Nacional Suizo de Supercomputación, que alberga a Alps, una de las supercomputadoras más potentes del mundo.
El propósito no es conservar una copia estática, sino integrar el archivo con la capacidad de cálculo de Alps para que los investigadores puedan analizarlo mediante herramientas de inteligencia artificial.
El entrenamiento de un modelo fundacional exige procesar repetidamente grandes cantidades de información. La proximidad entre el sistema de almacenamiento y la supercomputadora reduce los tiempos necesarios para mover los archivos y permite ejecutar tareas a una escala difícil de alcanzar con plataformas convencionales.
ETH Zúrich espera que esta infraestructura facilite tanto el entrenamiento de nuevos modelos como el análisis de cambios ambientales ocurridos durante períodos prolongados.
La supercomputación ya se utiliza en investigaciones que combinan simulaciones físicas y grandes conjuntos de datos para anticipar riesgos. Un ejemplo es el desarrollo de sistemas de alerta de tsunamis mediante computación a exaescala, capaces de transformar mediciones de sensores en pronósticos rápidos.
Pronósticos más rápidos para fenómenos naturales
La velocidad de procesamiento puede resultar decisiva cuando los modelos se utilizan para anticipar inundaciones, tormentas, deslizamientos de tierra y otros peligros naturales.
Un pronóstico producido con mayor rapidez amplía el tiempo disponible para emitir alertas, movilizar recursos y proteger a las poblaciones expuestas.
La agricultura también depende de estos sistemas para estimar lluvias, temperaturas, sequías y riesgos de heladas. El sector hidroeléctrico utiliza pronósticos meteorológicos e hidrológicos para gestionar embalses, caudales y generación de energía.
Los modelos de inteligencia artificial no eliminan la necesidad de comprender los procesos físicos de la atmósfera y los océanos. Su utilidad depende de la calidad de los datos empleados, de la evaluación independiente de los resultados y de su capacidad para responder ante fenómenos que no aparecieron claramente durante el entrenamiento.
Por esa razón, varias investigaciones combinan redes neuronales con ecuaciones físicas. Esta estrategia pretende aprovechar la velocidad de la inteligencia artificial sin perder los principios que explican el comportamiento del agua, el aire y la energía.
Preservar los datos protege décadas de inversión científica
Las misiones de observación terrestre representan inversiones prolongadas en satélites, sensores, estaciones, personal técnico, almacenamiento y sistemas de distribución.
La pérdida de acceso a un archivo no solo afectaría las investigaciones actuales, sino también la posibilidad de comparar nuevos acontecimientos con registros históricos.
Crear copias en infraestructuras independientes reduce el riesgo de que un cambio presupuestario, administrativo o tecnológico interrumpa el acceso a información acumulada durante décadas.
La iniciativa suiza forma parte de una preocupación más amplia por la preservación de datos científicos. Los archivos ambientales pueden quedar expuestos a fallos técnicos, formatos obsoletos, cierres institucionales o modificaciones en las políticas públicas.
Duplicar la información no resuelve por sí solo esos riesgos. Los archivos deben conservar sus metadatos, documentación, métodos de calibración y referencias temporales para que las mediciones sigan siendo interpretables.
La observación abierta sostiene la investigación internacional
Los datos de la NASA y la NOAA han sido utilizados por instituciones de numerosos países para estudiar incendios, huracanes, sequías, hielo, vegetación, océanos y calidad del aire.
Su carácter público permite que equipos sin capacidad para operar satélites propios desarrollen investigaciones, prueben modelos y elaboren sistemas de vigilancia ambiental.
La observación terrestre también sirve para contrastar cambios sobre el territorio mediante imágenes repetidas. Los satélites pueden identificar transformaciones en bosques, costas, masas de agua, glaciares y zonas urbanas.
Cuando estas mediciones se combinan con inteligencia artificial, los sistemas pueden reconocer patrones dentro de millones de observaciones y detectar señales que serían difíciles de examinar manualmente.
Los grandes repositorios también alimentan la creación de réplicas digitales del planeta. La experiencia europea con gemelos digitales de los océanos muestra cómo la supercomputación y los datos ambientales pueden utilizarse para simular cambios costeros, corrientes, contaminación y efectos del calentamiento.
La calidad del modelo depende de la calidad del archivo
Los modelos de inteligencia artificial pueden identificar relaciones estadísticas, pero no pueden compensar por completo datos incompletos, mal calibrados o sesgados hacia determinadas regiones.
Las zonas con menos estaciones meteorológicas o con observaciones discontinuas pueden quedar peor representadas, incluso cuando el volumen total del archivo es enorme.
La conservación debe ir acompañada de controles de calidad, corrección de errores, documentación de instrumentos y evaluación de cambios en los métodos de medición.
Los datos históricos también fueron obtenidos mediante tecnologías diferentes a las actuales. Para compararlos correctamente, los investigadores deben considerar modificaciones en sensores, satélites, órbitas y procedimientos de calibración.
El archivo suizo facilitará ese trabajo al reunir grandes cantidades de información cerca de una infraestructura capaz de procesarlas, pero el análisis seguirá requiriendo especialistas en clima, meteorología, informática y ciencias de datos.
Convertir el volumen acumulado en conocimiento útil
Knutti advirtió que recopilar enormes cantidades de información pierde valor cuando los científicos no disponen de medios para interpretarla.
La incorporación de Alps busca evitar que el archivo se convierta únicamente en un depósito. Los investigadores pretenden utilizar la supercomputadora para reconocer patrones, entrenar modelos y mejorar la vigilancia de los efectos del cambio climático.
La capacidad para analizar décadas de observaciones puede ayudar a establecer cómo evolucionan las capas de hielo, las precipitaciones, las nubes y los gases de efecto invernadero.
También permite comparar los resultados de los modelos con mediciones reales y determinar en qué regiones o tipos de fenómeno presentan mayores errores.
La iniciativa combina así dos objetivos: conservar un patrimonio científico internacional y convertirlo en la base de sistemas capaces de producir pronósticos más rápidos sobre el tiempo, el clima y los riesgos naturales.
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