Escuchar una Tierra rica en datos

A pesar del gran volumen de datos recopilados, los cambios de la Tierra nos siguen sorprendiendo. Durante décadas, los científicos han lanzado satélites, desplegado sensores oceánicos y perforado hielo y roca. Hemos recopilado cantidades masivas de datos sobre nuestro planeta. Aun así, los grandes eventos geológicos y los cambios climáticos repentinos todavía nos pillan desprevenidos. Los cambios ambientales sutiles también nos toman por sorpresa. Teníamos muchas piezas del puzle, pero no lográbamos ver la imagen completa. Esta brecha fue lo que me atrajo a la analítica de las ciencias de la Tierra. Me pregunté si éramos malos oyentes o si la información de la Tierra era demasiado compleja para los métodos antiguos.

La analítica de las ciencias de la Tierra está transformando nuestra comprensión del planeta. Este campo no consiste solo en recopilar datos, sino que enseña a los ordenadores a interpretarlos. Los ordenadores encuentran patrones que ningún humano sería capaz de ver. Este campo utiliza big data, IA y machine learning, aplicándolos a los constantes flujos de datos del planeta. Este trabajo se está llevando a cabo en todo el mundo y tiene un impacto en la gestión local de recursos y en los modelos climáticos planetarios.

Esta tecnología no es exclusiva de los académicos. Los gobiernos la emplean para la preparación ante desastres. Industrias como la minería y la agricultura ganan en eficiencia. Las agencias medioambientales confían en ella para la conservación. Hasta ahora, nos basábamos en la observación manual y en modelos informáticos limitados. Ahora, los datos se cuentan por petabytes, lo que redefine lo que el “análisis” significa realmente.

La inundación de datos de la Tierra

En 2023, el Sistema de Observación de la Tierra (EOS) de la NASA generó diariamente 30 terabytes de datos nuevos. Estos datos proceden de una red global de satélites, sensores terrestres y boyas de aguas profundas. Estos instrumentos monitorizan la composición atmosférica, las corrientes oceánicas, el uso del suelo y la actividad sísmica. Gran parte de estos datos solía permanecer aislada, y los científicos los analizaban de forma fragmentada.

Mi investigación reveló un problema claro: los datos en bruto no son conocimiento. No son más que ruido hasta que se procesan. Aquí es donde la analítica de las ciencias de la Tierra entra en juego. Emplea algoritmos avanzados, a menudo basados en machine learning. Estos algoritmos rastrean enormes conjuntos de datos, detectan anomalías, predicen tendencias y construyen modelos de los sistemas terrestres.

Pensemos, por ejemplo, en los datos sísmicos. El Servicio Geológico de EE. UU. (USGS) cuenta con una red de sismógrafos que registran los pequeños movimientos del suelo. Esto genera gigabytes de datos cada día. Anteriormente, los sismólogos buscaban grandes terremotos. La analítica moderna es capaz de detectar eventos microsísmicos, que suelen preceder a terremotos de mayor magnitud. Así lo señala la Dra. Emily Brodsky, sismóloga de la Universidad de California, Santa Cruz. Su equipo emplea machine learning para detectar patrones sutiles en el ruido sísmico, patrones que antes se descartaban por insignificantes.

Los sismógrafos modernos, como los de la red del Servicio Geológico de EE. UU. (USGS), registran continuamente los movimientos del suelo, generando gigabytes de datos cada día. La analítica de las ciencias de la Tierra utiliza estos datos para detectar eventos microsísmicos sutiles, que pueden preceder a terremotos más grandes y que en el pasado se consideraban insignificantes. (Ilustración generada por IA)

Las imágenes por satélite son otro ejemplo. Empresas como Planet Labs capturan imágenes de casi toda la superficie terrestre cada día, lo que genera petabytes de datos visuales. Investigadores de la Universidad de Maryland utilizaron Google Earth Engine para procesar imágenes de varias décadas. Mapearon con gran detalle el cambio forestal global. Su informe de 2021 reveló la existencia de puntos críticos de deforestación localizados que estudios más amplios habían pasado por alto. Estos datos ayudan a los grupos de conservación a enfocar sus esfuerzos de intervención.

Los datos oceánicos plantean sus propios desafíos. Las boyas de aguas profundas de la NOAA monitorizan la temperatura, la salinidad y la velocidad de las corrientes. Esto ayuda a predecir fenómenos de El Niño y a rastrear la vida marina. Los modelos de machine learning analizan estas interacciones y ahora son capaces de pronosticar las condiciones oceánicas con semanas de antelación. Esto mejora las rutas marítimas y la gestión pesquera.

Descubrimientos sorprendentes, impacto real

En 2020, investigadores del Laboratorio de Propulsión a Chorro hicieron un descubrimiento sorprendente. Al utilizar datos de la misión GRACE-FO de la NASA, observaron una aceleración en las tasas de deshielo de los glaciares. Los satélites GRACE-FO miden los pequeños cambios en la gravedad terrestre, lo que revela cambios en la masa, como el derretimiento del hielo. Los análisis revelaron que la capa de hielo de Groenlandia perdió un promedio de 280 gigatoneladas de hielo al año entre 2002 y 2021. Esta cifra superó las predicciones de muchos modelos climáticos, lo que obligó a reevaluar las proyecciones de aumento del nivel del mar.

Mi inmersión en este campo me ha brindado muchos momentos de “¡eureka!”. La analítica de teledetección ahora permite predecir los rendimientos de los cultivos. Por ejemplo, un estudio de 2023 de la Agencia Espacial Europea (ESA) se basó en datos del satélite Copernicus Sentinel. Estos datos permitieron rastrear la salud de la vegetación, la humedad del suelo y los patrones climáticos. Sus modelos predijeron los rendimientos de trigo en Francia con un 90% de precisión, meses antes de la cosecha. Esto ayuda a agricultores y gobiernos a tomar mejores decisiones en materia de seguridad alimentaria y cadenas de suministro.

El impacto en la preparación ante desastres es igualmente significativo. En Japón, la analítica sísmica combina ahora datos de sensores en tiempo real con registros históricos, lo que permite emitir alertas tempranas de tsunamis. La Agencia Meteorológica de Japón combina esta información con datos de boyas oceánicas, pudiendo emitir advertencias en cuestión de minutos. Esto ahorra un tiempo crucial. Esta capacidad era impensable hace una generación.

Sin embargo, no todo es certeza. La fiabilidad de los modelos de datos depende de la calidad de sus entradas. La profesora Sarah Minson del USGS nos recuerda a menudo los límites de los modelos. Ella señala que los datos históricos sesgados pueden falsear las predicciones. Por ejemplo, los sensores sísmicos suelen agruparse cerca de los centros de población, lo que puede dejar subrepresentadas áreas remotas y geológicamente activas. Esto añade incertidumbre a las predicciones para esas regiones. Debemos ser honestos sobre lo que está bien establecido y lo que aún requiere más datos y refinamiento.

La capa de hielo de Groenlandia, una vasta extensión de agua congelada, está perdiendo un promedio de 280 gigatoneladas de hielo al año, una tasa más rápida de lo que muchos modelos climáticos predijeron, un hecho revelado por los datos de la misión GRACE-FO de la NASA. (Fuente: sciencefocus.com)

La integración de datos es otro de los desafíos. Diferentes agencias recopilan datos en formatos variados. Armonizar estos distintos conjuntos de datos requiere una enorme capacidad de procesamiento, lo que puede ralentizar la investigación transdisciplinar. Aun así, el impacto es innegable. La analítica de las ciencias de la Tierra no se limita a observar el planeta, sino que nos ayuda activamente a comprender sus sistemas interconectados.

La próxima frontera: preguntas abiertas

Los datos de observación terrestre se duplicarán para 2030, lo que pondrá a prueba nuestras herramientas analíticas actuales. El siguiente paso implica la analítica en tiempo real y la creación de “gemelos digitales” de la Tierra. Imagina una réplica virtual de nuestro planeta, continuamente actualizada, que simula procesos que van desde las corrientes oceánicas profundas hasta la química atmosférica. El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF) ya está explorando esta posibilidad. Su iniciativa Destination Earth está construyendo modelos digitales de alta resolución que predecirán con gran detalle los impactos del cambio climático.

Un área que todavía me preocupa es la ética. ¿Quién es el propietario de este vasto conjunto de datos planetarios? ¿Cómo garantizamos un acceso equitativo a estas potentes herramientas? La Dra. Karen Seto, profesora de geografía de Yale, plantea estas cuestiones. Ella advierte que los conocimientos potentes podrían generar nuevas brechas de datos. Las naciones más ricas podrían obtener ventajas significativas en la gestión de recursos o en la resiliencia ante desastres.

La interoperabilidad de los datos es otro desafío. Carecemos de estándares universales para compartir y combinar los conjuntos de datos, lo que ralentiza los esfuerzos de colaboración. La enorme capacidad de procesamiento necesaria también es un obstáculo. Procesar petabytes de datos requiere una cantidad ingente de energía, lo que plantea interrogantes sobre la propia huella ambiental de la analítica.

A pesar de estas cuestiones, la analítica de las ciencias de la Tierra cambió mi perspectiva. Estamos yendo más allá de la mera observación. Estamos aprendiendo a comprender nuestro planeta a través de sus datos. El futuro combinará la IA con la experiencia humana, lo que revelará más sobre nuestro hogar activo. Apenas estamos empezando a comprenderlo en su totalidad.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la analítica de las ciencias de la Tierra? La analítica de las ciencias de la Tierra utiliza big data, IA y machine learning aplicados a grandes conjuntos de datos terrestres. Ayuda a científicos e industrias a comprender los procesos geológicos, atmosféricos y oceánicos del planeta, lo que se traduce en mejores predicciones y decisiones.

¿De dónde provienen los datos para la analítica de las ciencias de la Tierra? Los datos proceden de múltiples fuentes. Entre ellas se incluyen satélites en órbita terrestre, sensores terrestres, redes sísmicas y boyas oceánicas. Los registros climáticos históricos también contribuyen. Este flujo constante de información ofrece una visión completa del planeta.

El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF) lidera 'Destination Earth', una iniciativa para crear un gemelo digital de alta resolución de nuestro planeta. Este ambicioso proyecto tiene como objetivo simular procesos complejos, que van desde las corrientes oceánicas profundas hasta la química atmosférica, lo que proporciona un detalle sin precedentes para la predicción del cambio climático. (Fuente: stories.ecmwf.int)

¿Cómo ayuda la analítica de las ciencias de la Tierra con los desastres naturales? Analiza datos de sensores en tiempo real. Permite predecir terremotos, tsunamis y deslizamientos de tierra, lo que facilita alertas más tempranas y una mejor preparación. También modela los impactos del clima extremo, contribuyendo a la recuperación.

¿Cuáles son los mayores desafíos que enfrenta la analítica de las ciencias de la Tierra? Entre los desafíos se encuentran el gran volumen de datos y la dificultad de lograr que diferentes sistemas compartan información. La gran capacidad de procesamiento necesaria también es un obstáculo. También existen cuestiones éticas sobre la propiedad de los datos y el acceso equitativo a estas herramientas.

La analítica de las ciencias de la Tierra desempeña un papel crucial en la predicción de desastres naturales como los deslizamientos de tierra, que implican el movimiento rápido de rocas, escombros o tierra ladera abajo. Las alertas tempranas derivadas de los datos de sensores en tiempo real pueden ayudar a las comunidades a prepararse y a mitigar los impactos devastadores de estos fenómenos. (Source: gettyimages.com)

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