Investigadores de la Universidad de Tongji en China están revolucionando la forma en que la humanidad puede predecir y prevenir futuros desastres. Desarrollaron un modelo de Inteligencia Artificial (IA) capaz de identificar puntos de inflexión que podrían desencadenar colapsos ecológicos, crisis financieras, pandemias e incluso cortes de energía importantes.
Estos puntos de inflexión representan momentos críticos en los que un pequeño cambio en un sistema puede conducir a un cambio irreversible, con consecuencias graves y duraderas.
Aunque la predicción de desastres es un campo plagado de desafíos e incertidumbres, la combinación de estadísticas, probabilidad y análisis histórico ha sido la base de muchos estudios.
¿Qué hay detrás de las predicciones?
Sin embargo, los métodos tradicionales enfrentan críticas por su simplicidad, incapaces de capturar la complejidad inherente a los sistemas globales. Para abordar este desafío, los científicos de la Universidad de Tongji recurrieron a la IA para mejorar la precisión de sus predicciones.
Entrenaron algoritmos avanzados para identificar los momentos exactos en los que un sistema podría sufrir un cambio irreversible, conocido como punto de inflexión.
Un punto de inflexión es un concepto matemático que describe el momento en que ocurre un cambio abrupto e irreversible en un sistema. Este concepto, originalmente restringido a las Matemáticas, fue adoptado por varias otras áreas del conocimiento, como la Ecología y la Economía, debido a su relevancia para comprender los cambios sistémicos.
Cómo la IA está transformando la previsión de desastres
Predecir los puntos de inflexión es notoriamente difícil, y señalar exactamente dónde y cuándo ocurrirán estos eventos es un desafío aún mayor. Para entrenar su modelo de IA, los investigadores chinos utilizaron datos históricos de eventos que ya ocurrieron.
Uno de los ejemplos más significativos fue la transformación de los bosques tropicales en sabanas en regiones de África. El equipo alimentó el algoritmo con más de 20 años de datos satelitales de tres regiones de África Central donde esta transición ocurrió repentinamente.
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Los datos incluían información detallada sobre las precipitaciones y la cubierta forestal en dos de estas regiones. A partir de esta información, la IA pudo predecir con precisión lo que sucedería en la tercera región, demostrando su capacidad para identificar patrones que conducen a cambios ambientales importantes.
Los investigadores ahora se centran en comprender mejor los patrones detectados por la IA, un proceso que a menudo se describe como "deconstruir la caja negra" del algoritmo. Esta comprensión es esencial para aplicar el modelo a otros sistemas complejos, como incendios forestales, pandemias y crisis económicas.
Predicción y prevención: el potencial y los desafíos con y sin IA
El objetivo final de estos estudios es permitir que las sociedades se preparen para cambios críticos antes de que ocurran, o incluso evitar que se produzcan estas transiciones.
"Si se puede predecir una próxima transición crítica, entonces podremos prepararnos para el cambio o tal vez incluso evitar la transición y así mitigar el daño", explicó Gang Yan, profesor de informática en la Universidad de Tongji y autor principal del estudio. Los resultados de la investigación fueron publicados en la reconocida revista. Revisión física y ya están generando debates en la comunidad científica sobre el potencial de esta tecnología para prevenir desastres a escala global.
A pesar del entusiasmo generado por los primeros hallazgos, los investigadores reconocen los desafíos inherentes al uso de predicciones para prevenir desastres. Uno de los principales problemas es la reacción humana a las propias predicciones, que, paradójicamente, pueden crear nuevos problemas.
El profesor Gang Yan ilustra este punto con un ejemplo del contexto del transporte urbano: “Si bien puede resultar sencillo identificar las carreteras congestionadas, anunciar información sobre la congestión en tiempo real a todos los conductores puede generar caos”.
Explica que, al recibir información sobre la congestión, los conductores pueden cambiar sus rutas, lo que podría aliviar el tráfico en algunas zonas, pero al mismo tiempo crear nueva congestión en otras. "Esta interacción dinámica hace que la previsión sea especialmente compleja", concluyó Yan.
Este dilema refleja la complejidad de predecir y gestionar sistemas dinámicos e interdependientes como el clima, las economías globales y las redes de transporte. Si bien la IA ofrece una poderosa herramienta para identificar patrones y predecir cambios, la aplicación práctica de estas predicciones requiere una comprensión profunda de las interacciones humanas y sociales.
El futuro de la prevención de desastres con IA
La investigación dirigida por la Universidad de Tongji abre nuevas posibilidades para la prevención de desastres, pero también plantea interrogantes sobre cómo utilizar mejor estas predicciones de manera efectiva.
A medida que la IA se vuelve más sofisticada, la esperanza es que no sólo pueda predecir desastres sino también ayudar a crear estrategias de mitigación que minimicen los impactos negativos antes de que ocurran. La clave del éxito será la capacidad de equilibrar las predicciones tecnológicas con la comprensión de las complejidades humanas, garantizando que las intervenciones basadas en IA realmente conduzcan a resultados positivos para la sociedad.
