La UCO usa inteligencia artificial para predecir con precisión la temperatura media del mes de agosto en el Sur
Una nueva metodología desarrollada en la Universidad de Córdoba (UCO), que utiliza técnicas de inteligencia artificial (IA) y que ha sido entrenada y validada con datos de los últimos 70 años, "permite predecir con precisión la temperatura media del aire a dos metros de la superficie" que habrá el próximo agosto en el Sur de la Península Ibérica, y ello con un mes de antelación.
25/1/2023 - 14:54
CÓRDOBA, 25 (EUROPA PRESS)
Una nueva metodología desarrollada en la Universidad de Córdoba (UCO), que utiliza técnicas de inteligencia artificial (IA) y que ha sido entrenada y validada con datos de los últimos 70 años, "permite predecir con precisión la temperatura media del aire a dos metros de la superficie" que habrá el próximo agosto en el Sur de la Península Ibérica, y ello con un mes de antelación.
A este respecto y según ha informado la UCO en una nota, de esta forma se está dando respuesta a una necesidad, pues conocer la temperatura con antelación se ha convertido en un factor decisivo cuando se aproximan los meses estivales, tanto a la hora de programar unas vacaciones, como para planificar el suministro de energía o diseñar campañas de prevención, especialmente en zonas del Sur en las que durante el verano el calor extremo y las noches tropicales están dejando de ser un fenómeno esporádico.
Precisamente, un trabajo de la UCO ha conseguido desarrollar una nueva metodología capaz de predecir con precisión la temperatura media del mes de agosto en el Sur de la Península Ibérica, en este caso combinando técnicas de inteligencia artificial y de agrupamiento.
Dicha metodología ha sido "entrenada y validada con datos de reanálisis de los últimos 70 años obtenidos por modelos matemáticos que se nutren de observaciones procedentes de diversas fuentes de información, tales como satélites y radiosondas. Una vez entrenada, es capaz de predecir la temperatura media del aire a dos metros de la superficie".
Se trata de "una metodología que tiene como objetivo crear modelos de redes neuronales artificiales, capaces de obtener mejores resultados que otras técnicas actuales y que, además, sean interpretables", según han explicado Antonio Manuel Gómez y David Guijo, coautores de la investigación, ambos integrantes del grupo Ayrna de la UCO e investigadores en la Escuela Politécnica Superior de la UCO.
FUNCIONAMIENTO
En cuanto al funcionamiento de la metodología, los investigadores han señalado que "se realiza una especie de barrido, cada 0,25 grados latitud/longitud, seleccionando solo los puntos geográficos de interior de la zona Sur de la Península, y en cada uno de esos puntos se realizan las predicciones en el mes de agosto utilizando variables de entrada correspondientes al mes de julio, tales como la temperatura, componentes del viento o la presión media a nivel del mar".
En total, se analizan 270 puntos distribuidos a lo largo del Sur de la Península y que son agrupados en seis sub-regiones con un comportamiento similar, en cuanto a la temperatura del aire. Se trata de lo que en inteligencia artificial se denomina algoritmo de agrupamiento o 'clustering', mediante la que se obtienen grupos formados por los datos que comparten similitud, y que es de gran utilidad para mejorar la predicción.
IA 'INTERPRETABLE'
Una de las principales ventajas de la metodología desarrollada, según ha subrayado el investigador Pedro Antonio Gutiérrez, es que se engloba dentro del campo de la Inteligencia Artificial Explicable, conocida como XAI por sus siglas en inglés.
Gracias a este tipo de herramientas el ser humano es capaz de interpretar cómo realiza las predicciones el sistema, ver cómo interaccionan entre sí las distintas variables y comprender la relación causa-efecto entre ellas, en contraste con otros métodos de 'caja negra', en los que ni siquiera las personas que los han diseñado son capaces de entender el motivo por el que el modelo de IA realiza una determinada predicción.
Tal y como ha explicado el catedrático emérito e investigador principal del grupo Ayrna, César Hervás, estos modelos son cada vez más demandados, ya que permiten interpretar interacciones y deducir, por ejemplo, las causas por las cuales puede fluctuar la temperatura en una zona determinada.
El trabajo, en el que también han participado las universidades de Alcalá y de East Anglia (Reino Unido), se integra dentro del proyecto de investigación ORCA-DEEP, que aborda el estudio de problemas relacionados con la meteorología y el medio ambiente a través de nuevos métodos de inteligencia artificial.
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