El 19 de octubre de 2024, un grupo internacional de académicos y científicos de la Universidad de Florida, el Colegio William & Mary y NVIDIA publicó un estudio innovador sobre el uso de inteligencia artificial para mejorar y acelerar los modelos de simulación de circulación oceánica en la costa. Este avance es crucial para las comunidades costeras que enfrentan crecientes amenazas de huracanes y marejadas ciclónicas, dado que casi 900 millones de personas residen en zonas costeras bajas en todo el mundo.
Tradicionalmente, estas simulaciones se realizaban utilizando sistemas como el Sistema de Modelado Oceánico Regional (ROMS), que aunque eficaces, son lentos y requieren una enorme cantidad de poder informático, además de consumir altas cantidades de energía. ROMS se ejecuta básicamente en clústeres de computadores de alto rendimiento con múltiples núcleos de CPU, lo que puede tomar hasta 9,908 segundos para realizar pronósticos de 12 días.
Con la llegada del proyecto de Inteligencia Artificial basado en Transformadores Swin 4D, los investigadores han sido capaces de reducir el tiempo de pronóstico de 12 días a tan solo 22 segundos en una GPU NVIDIA A100, logrando una aceleración de 450 veces. Este método no solo es significativamente más rápido, sino que también garantiza resultados precisos y fiables al incorporar restricciones basadas en la física que corrigen resultados erróneos, minimizando así la necesidad de intervención manual.
El nuevo modelo sigue manteniendo una calidad de simulación extremadamente alta con un error absoluto y un error cuadrado medio de bajo alcance, incluso cuando se utiliza un solo conjunto de datos de demostración de un año. Se ha logrado desarrollar un flujo de trabajo completamente acelerado por GPU, optimizando tanto el entrenamiento del modelo como el proceso de inferencia. La verificación de los resultados asegura que las simulaciones sigan las leyes físicas como la conservación de la masa, y cualquier fallo en estas verificaciones permite recurrir temporalmente a ROMS para asegurar la exactitud.
Los resultados preliminares de este innovador enfoque demuestran su utilidad no solo en la aceleración de simulaciones, sino también en su rol potencial en la predicción en tiempo real para la respuesta rápida ante desastres. Esto marca un importante avance en la modelización oceanográfica, presentando al mundo una alternativa rápida, precisa y consistentemente fiable a los modelos de simulación tradicionales, algo esencial para la seguridad y la preparación frente a desastres en comunidades costeras vulnerables. Con los avances tecnológicos y el potencial de la inteligencia artificial, esta innovación establece un nuevo estándar para la rápida preparación y respuesta ante emergencias en zonas afectadas por amenazas climáticas.
La conclusión que se extrae es clara: la combinación de inteligencia artificial con el modelado tradicional proporciona una herramienta poderosa y prácticamente necesaria para afrontar los desafíos que plantea el cambio climático, asegurando que las comunidades vulnerables dispongan de algún respiro en forma de alertas tempranas y medidas adecuadas.