Una colaboración internacional entre la Universitat de València (UV) y la Universidad Texas A&M-Corpus Christi ha logrado un “importante avance” en el estudio de los cambios estacionales y plurianuales del nivel del mar. Mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial (IA), los equipos han logrado ampliar significativamente los plazos de pronóstico de estas variaciones, reforzando la capacidad de planificación costera y la cooperación científica en el estudio de los océanos.
Los resultados de este trabajo, publicados en ‘Journal of Ocean & Coastal Management’, destacan un uso innovador de la inteligencia artificial para pronosticar los cambios en el nivel del mar a lo largo de la costa del Golfo de Texas, una región donde se ubican algunos de los puertos y comunidades más grandes del país, cada vez más vulnerables a las inundaciones, el hundimiento del terreno y la elevación de los niveles del mar.
“La necesidad de realizar predicciones para las próximas semanas y meses va cobrando importancia a medida que aumenta la frecuencia de las inundaciones a lo largo de nuestra costa”, afirma Philippe Tissot, coinvestigador principal del proyecto AI2ES (Trustworthy AI in Weather, Climate, and Coastal Oceanography) y catedrático de IA Costera en el Instituto Conrad Blucher de Topografía y Ciencia (CBI) en la Universidad Texas A&M-Corpus Christi TAMU-CC.
“Los métodos de predicción tradicionales suelen estar diseñados para condiciones a corto plazo, como mareas o tormentas, cubriendo plazos de solo unas horas o unos pocos días. Este trabajo se centra en ampliar esos plazos a meses e incluso años, proporcionando una perspectiva complementaria para mejorar la preparación”, añade el científico.
Para crear el modelo de IA, los equipos de investigación combinaron décadas de datos de mareógrafos y satélites con un avanzado método estadístico de agrupación regional desarrollado por Verónica Nieves, directora del grupo AI4OCEANS de la Universitat de València y coinvestigadora principal del proyecto, y Cristina Radin, entonces estudiante de doctorado en la UV.
“Captar una señal regional compartida era esencial para comprender cómo los patrones oceánicos a gran escala influyen en todas las estaciones costeras”, comenta Verónica Nieves. “Este enfoque nos permitió identificar los procesos más amplios que moldean la variabilidad del nivel del mar a lo largo de la costa de Texas”, añade.
Cristina Radin y Marina Vicens-Miquel, que en ese momento era investigadora doctoral en el CBI, entrenaron a la IA para que reconociera los patrones de la costa de Texas que influyen en el aumento y la disminución de los niveles del mar a lo largo del tiempo.
“El modelo de IA fue capaz de aprender patrones que pueden ayudar a predecir los niveles del mar con meses e incluso años de antelación”, señala Vicens-Miquel. “Esto puede proporcionar a las regiones costeras indicadores más tempranos y ayudar a orientar la planificación para los próximos años, especialmente en zonas donde los datos son limitados”, añade Radin.
Según el estudio, el modelo de IA, que es extrapolable a otras regiones costeras, generó previsiones con mayor precisión y fiabilidad que los métodos predictivos existentes en la región, lo que proporciona un valioso margen de tiempo a los planificadores costeros y a los gestores de recursos para anticipar los periodos de mayor nivel del agua y respaldar las decisiones de gestión a más largo plazo.
Más allá de sus resultados científicos, el proyecto pone de relieve la importancia de la colaboración internacional a la hora de abordar retos medioambientales complejos. Tanto AI2ES como AI4OCEANS son reconocidos a nivel mundial por promover el uso de la IA en la investigación oceánica y climática.
FORTALECER LA RESILIENCIA COSTERA
En una época marcada por los crecientes retos para la financiación de la investigación, el éxito de esta colaboración demuestra, según destaca el artículo, cómo la cooperación intercontinental puede impulsar la innovación y fortalecer la resiliencia costera en todo el mundo.
Con el apoyo de una iniciativa de la Fundación Nacional para la Ciencia (NSF), participan en el proyecto el grupo AI4OCEANS de la Universitat de València (UV), en España, y un equipo de investigadores del Instituto NSF AI2ES (AI Institute for Research on Trustworthy AI In Weather, Climate, and Coastal Oceanography), afiliados a la Universidad Texas A&M-Corpus Christi (TAMU-CC).