Investigadores de la Universidad de Waterloo están desarrollando una nueva inteligencia artificial (IA) que podría actuar como un sistema de alerta temprana contra los puntos de inflexión del cambio climático. El nuevo investigar se centra en los umbrales más allá de los cuales se produce un cambio rápido o irreversible en un sistema.
Chris Bauch es profesor de matemáticas aplicadas en la Universidad de Waterloo y es coautor del artículo de investigación.
“Descubrimos que el nuevo algoritmo no solo podía predecir los puntos de inflexión con mayor precisión que los enfoques existentes, sino que también proporcionaba información sobre qué tipo de estado se encuentra más allá del punto de inflexión”, dijo Bauch. “Muchos de estos puntos de inflexión son indeseables y nos gustaría prevenirlos si podemos”.
Puntos de inflexión del cambio climático
Estos diversos puntos de inflexión del cambio climático pueden incluir el derretimiento del permafrost del Ártico, lo que podría liberar cantidades masivas de metano que conducen a un calentamiento más rápido. También incluye la ruptura de los sistemas de corrientes oceánicas, lo que puede resultar en cambios inmediatos en los patrones climáticos. Otra posibilidad es la desintegración de la capa de hielo, que podría provocar un cambio rápido del nivel del mar.
Según los investigadores, este nuevo enfoque es innovador dado que fue programado para aprender sobre más de un tipo de punto de inflexión. En cambio, aprende las características de los puntos de inflexión en general.
El nuevo algoritmo se basa en la hibridación de la IA y las teorías matemáticas de los puntos de inflexión, lo que genera mejores resultados que un solo método por sí solo. La IA está entrenada en un “universo de posibles puntos de inflexión”, que incluye alrededor de 500.000 modelos. Luego se prueba en puntos de inflexión específicos del mundo real en varios sistemas, como muestras históricas de núcleos climáticos.
Timothy Lenton es director del Instituto de Sistemas Globales de la Universidad de Exeter y uno de los otros coautores del estudio.
“Nuestro método mejorado podría generar señales de alerta cuando estamos cerca de un punto de inflexión peligroso”, dijo Lenton. “Proporcionar una alerta temprana mejorada de los puntos de inflexión climáticos podría ayudar a las sociedades a adaptarse y reducir su vulnerabilidad a lo que se avecina, incluso si no pueden evitarlo”.
Algoritmo de aprendizaje profundo
Los investigadores confiaron en el aprendizaje profundo, que está impactando cada vez más en el reconocimiento y la clasificación de patrones de manera positiva. Los investigadores han convertido por primera vez la detección de puntos de inflexión en un problema de reconocimiento de patrones, y esto ayuda a detectar los patrones que están presentes antes de un punto de inflexión. Esto, a su vez, ayuda a que un algoritmo de aprendizaje automático pueda decir si se acerca un punto de inflexión.
Thomas Bury es investigador postdoctoral en la Universidad McGill y otro de los coautores del artículo.
“La gente está familiarizada con los puntos de inflexión en los sistemas climáticos, pero hay puntos de inflexión en ecología y epidemiología e incluso en los mercados bursátiles”, dijo Bury. “Lo que hemos aprendido es que la IA es muy buena para detectar características de puntos de inflexión que son comunes a una amplia variedad de sistemas complejos”.
Madhur Anand es otro de los investigadores y director del Instituto Guelph para la Investigación Ambiental.
Según Anand, el algoritmo de aprendizaje profundo recientemente desarrollado es un “cambio de juego por la capacidad de anticipar grandes cambios, incluidos los asociados con el cambio climático”.
El equipo ahora trabajará para brindarle a la IA los datos de las tendencias contemporáneas en el cambio climático. Sin embargo, Anand advierte que el resultado se basa en cómo se utilizan estos hallazgos.
“Definitivamente nos da una ventaja”, dijo. “Pero, por supuesto, depende de la humanidad lo que hagamos con este conocimiento. Solo espero que estos nuevos hallazgos conduzcan a un cambio equitativo y positivo”.