La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que se hace la meteorología en América del Sur. Uno de los mayores impactos de la IA en la meteorología es la mejora en la precisión del pronóstico del tiempo y la detección de eventos meteorológicos extremos. Los modelos de IA están siendo utilizados para analizar datos meteorológicos en tiempo real y con ello  hacer pronósticos más precisos. Por ejemplo, modelos de IA son entrenados de manera automática, con una gran cantidad de datos de radar para aprender a detectar patrones que indican el desarrollo de eventos meteorológicos extremos y con ello mejorar su identificación. Esto es especialmente importante para reducir la “vulnerabilidad climática” frente eventos meteorológicos extremos, como huracanes, ríos atmosféricos, tormentas de nieve, olas de calor, entre otros. En este sentido, todo lo que contribuya a generar  un mejor pronóstico del tiempo, puede ayudar a tomar decisiones que permitan reducir los riesgos para las personas, ecosistemas y sus recursos. 

De igual forma, la integración de la información es otra de las fortalezas de los algoritmos asociados a la IA. Por ejemplo, hoy en día contamos con una gran cantidad de fuentes de datos como: estaciones meteorológicas y sensores que nos permiten medir el viento, temperatura, humedad, etc., ubicados en plataformas satelitales, móviles y terrestres. Estos sensores están produciendo una cantidad masiva de datos, de distintas fuentes, y los modelos de IA están ayudando a los meteorólogos a procesar y analizarlos de una manera integrada. Por ejemplo, producto de la capacidad computacional existente en la actualidad y las distintas fuentes de información, las IA pueden ser entrenadas con una gran cantidad de imágenes satelitales, salidas de modelos o datos de estaciones superficiales para aprender a detectar patrones que indican la presencia de eventos meteorológicos extremos como ciclones extratropicales, sequías o lluvias intensas, etc. Una vez entrenado, el modelo puede analizar de manera rutinaria los datos en tiempo real y generar informes automáticos, de alta precisión, sobre el estado del tiempo en una región específica. Esto permite a los meteorólogos obtener información valiosa de manera más rápida y eficiente, lo que permite que las autoridades, con competencia, puedan tomar decisiones informadas y oportunas sobre cómo proteger a las personas y las propiedades, de los peligros del tiempo.

Cabe mencionar que la IA está teniendo un impacto significativo  en la detección automática de eventos meteorológicos extremos asociados a deslizamientos de tierra. Un ejemplo de esto fue desarrollado por un equipo de investigadores de la Pontificia Universidad Javeriana de Colombia (Flórez y Flóres, 2022), para ello utilizaron grandes volúmenes de imágenes satelitales de alta resolución para analizar la topografía, la vegetación y otros factores que pueden indicar la posibilidad de un deslizamiento de tierra, para detectar las posibles zonas de riesgo. El modelo de procesamiento se entrenó en tres zonas geográficas y se puso a prueba en otros tres lugares con precisiones y resultados útiles para diferentes disciplinas. Con esta herramienta se espera ayudar a reducir los riesgos para las personas y las propiedades, mediante una detección y aviso anticipado.

Otro ejemplo corresponde a la empresa Google, que en conjunto con autoridades e investigadores locales,  ha desarrollado un sistema de alertas de inundación basado en IA que busca proporcionar información oportuna sobre las inundaciones a las personas que viven en áreas de alto riesgo. El sistema emplea datos meteorológicos en tiempo real y datos de sensores de humedad del suelo para analizar la posibilidad de inundaciones. Una vez que el sistema detecta una posible inundación, se envía una alerta a las personas que viven en el área afectada. La alerta incluye información sobre la gravedad de la inundación y las medidas que deben tomar las personas para protegerse a sí mismas y sus propiedades. Además, el sistema también proporciona antecedentes sobre los refugios y los puntos de distribución de suministros en caso de emergencia.

En resumen, la IA está transformando la forma en que se hace la meteorología en América del Sur, permitiendo a los meteorólogos hacer pronósticos más precisos, procesar y analizar datos de manera más rápida, eficiente y precisa. También está posibilitando la integración con disciplinas complementarias, en problemas útiles para la sociedad como es la disminución de riesgo asociado a eventos meteorológicos extremos. A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, se espera que tenga un impacto cada vez mayor en áreas como el pronóstico de tiempo y en la capacidad de proteger a las personas y las propiedades de los peligros que puede generar un evento meteorológico extremo. El sistema de detección de deslizamientos de tierra o la aplicación de Google son únicamente unos ejemplos de cómo la IA está siendo utilizada en América del Sur. Se espera que en el futuro se desarrollen más proyectos similares que empleen la tecnología de IA para mejorar la seguridad en esta región del mundo, en un contexto de un clima cambiante.