Las técnicas numéricas han revolucionado el campo de las geociencias, proporcionando a los científicos herramientas poderosas para modelar y comprender los complejos procesos que rigen nuestro planeta. En la actualidad, estas metodologías están experimentando avances sin precedentes.
Desde simular la evolución climática hasta predecir la dinámica oceánica, las técnicas numéricas permiten modelar fenómenos que no pueden ser observados directamente o reproducidos en un laboratorio. Estas metodologías se basan en modelos matemáticos convertidos en algoritmos, que son ejecutados gracias a capacidades de cálculo cada vez más potentes. Aunque antes estaban limitadas por la capacidad de los ordenadores y la disponibilidad de datos, hoy se benefician de los rápidos avances en computación de alto rendimiento, aprendizaje automático y sensores de observación espacial. Esta evolución permite simulaciones más realistas y rápidas, ajustadas a la incertidumbre inherente de los sistemas naturales.
Desafíos en la búsqueda de precisión
La búsqueda de mayor precisión plantea importantes desafíos en el ámbito de la investigación, especialmente en lo que respecta a la resolución de los modelos climáticos. Se requieren mallas más finas para integrar fenómenos localizados, mejorar la comprensión de ciertos procesos biológicos y físicos, así como obtener simulaciones más robustas. Sin embargo, esto también implica un aumento en la potencia de cálculo y en la cantidad de datos necesarios, lo que conlleva un costo significativo en tiempo y energía.
Anne Cozic, ingeniera de investigación del Laboratorio de Ciencias del Clima y del Medio Ambiente (LSCE – Univ. Paris-Saclay/CNRS/CEA/UVSQ), recuerda cómo fueron las primeras mejoras en resolución: “En aquel entonces, paralelizamos los códigos”, explica refiriéndose a una técnica que distribuye tareas entre diferentes procesadores para ejecutarlas simultáneamente, logrando así un ahorro considerable en el tiempo de cálculo.
Nueva generación tecnológica: GPUs
Cozic destaca que “la próxima generación será muy diferente y aumentará significativamente la resolución”. Esta nueva era está marcada por el uso de las Graphics Processing Units (GPUs), inicialmente diseñadas para videojuegos pero que ahora demuestran ser extremadamente útiles para las geociencias. Los nuevos procesadores permiten manejar grandes volúmenes de datos rápidamente antes de compilarse en una unidad central capaz de abordar tareas más complejas.
No obstante, esta transición implica que todos los científicos deben adaptar sus códigos para que sean compatibles con las GPUs. “Ciertos grupos trabajan para crear herramientas que simplifiquen este proceso”, añade Cozic. La adaptación es crucial; cuanto más complejo sea el nuevo código, mayor será el riesgo de errores durante su implementación.
Parametrizaciones y sus sesgos
Aparte del aumento en la resolución, las técnicas numéricas ofrecen soluciones para integrar procesos no explícitamente resueltos por los modelos climáticos, como la formación de nubes. Los investigadores utilizan parametrizaciones —simplificaciones necesarias— para aproximar estos efectos sobre las variables del modelo. Sin embargo, estas elecciones pueden generar diferencias significativas entre modelos al final de una simulación.
Soulivanh Thao, investigador del equipo Estimr, comenta que “ciertos modelos son muy sensibles a efectos umbrales y corregir sesgos se vuelve crítico”. Para obtener proyecciones robustas, se evalúan y comparan modelos históricos combinándolos para optimizar criterios específicos.
Tendencias emergentes en modelización
A medida que avanzamos hacia un futuro incierto debido al cambio climático, las técnicas estadísticas se perfilan como aliadas clave. Métodos como redes neuronales convolucionales están ganando popularidad por su capacidad para manejar datos masivos y ofrecer resultados precisos incluso ante relaciones no lineales complejas.
A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, su aplicación se extiende más allá del ámbito científico hacia áreas prácticas como la agricultura. David Makowski del laboratorio Matemáticas e Informática Aplicadas – Paris-Saclay (MIA-PS), ha trabajado con datos satelitales para prever cosechas agrícolas en diversas regiones del mundo.
Papel crucial ante el cambio climático
A través del uso innovador de métodos numéricos y aprendizaje automático, los científicos están mejor equipados para anticipar eventos climáticos extremos y desarrollar estrategias efectivas frente al cambio climático. Las aplicaciones son vastas y abarcan desde predicciones meteorológicas hasta optimización agrícola.
El futuro parece prometedor: con cada avance tecnológico surgen nuevas oportunidades para entender mejor nuestro entorno natural y prepararnos adecuadamente ante los desafíos ambientales venideros.
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