La IA revela nuevos datos sobre el flujo del hielo en la Antártida y su impacto en el nivel del mar

El derretimiento de la capa de hielo de la Antártida es una de las mayores preocupaciones en el contexto del cambio climático. La región alberga suficiente agua congelada como para elevar el nivel del mar en 58 metros, por lo que comprender su comportamiento es crucial para prever sus efectos en las zonas costeras.

Sin embargo, los modelos climáticos tradicionales han enfrentado dificultades para simular con precisión el movimiento del hielo debido a la complejidad de las interacciones entre el océano, la atmósfera y la superficie congelada. Ahora, un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha utilizado inteligencia artificial para analizar datos satelitales y obtener nuevos conocimientos sobre el flujo del hielo antártico.

En un estudio publicado en Science, los investigadores aplicaron aprendizaje profundo a datos de teledetección de alta resolución recopilados entre 2007 y 2018. Su análisis reveló información clave sobre la dinámica del hielo, permitiendo mejorar los modelos que predicen su evolución y su impacto en el nivel del mar.

"Gracias a la era de los satélites, ahora tenemos acceso a una cantidad masiva de datos observacionales", explicó Ching-Yao Lai, profesor asistente de geofísica en Stanford y autor principal del estudio. "Al combinar estos datos con el aprendizaje profundo basado en la física, hemos obtenido nuevos conocimientos sobre cómo se mueve el hielo en su entorno natural".

La capa de hielo de la Antártida, casi el doble del tamaño de Australia, juega un papel fundamental en la regulación del nivel del mar. Su estructura es más compleja de lo que los experimentos de laboratorio pueden simular, ya que el hielo varía en composición, conteniendo grietas, bolsas de aire y otras irregularidades que influyen en su flujo.

Los científicos descubrieron que las plataformas de hielo cercanas al continente están sometidas a compresión, lo que coincide con modelos previos basados en laboratorio. Sin embargo, a medida que el hielo se aleja hacia el océano, experimenta un proceso de extensión que altera sus propiedades físicas.

Esta deformación provoca que el hielo se comporte de manera anisotrópica, es decir, con características diferentes en distintas direcciones. Este hallazgo cuestiona los modelos tradicionales, que asumían que el hielo se comportaba de forma uniforme en todas las direcciones.

"Sabíamos que los modelos simplificaban en exceso la realidad, pero ahora tenemos evidencia concreta de que la mayoría de las plataformas de hielo son anisotrópicas", explicó Yongji Wang, primer autor del estudio e investigador postdoctoral en Stanford.

A medida que las temperaturas globales continúan en ascenso, la comprensión precisa de los movimientos del hielo en la Antártida será clave para anticipar los efectos del aumento del nivel del mar. Este fenómeno ya está generando inundaciones más frecuentes en zonas costeras, acelerando la erosión y amplificando el impacto de tormentas severas.

El uso de inteligencia artificial para modelar el comportamiento del hielo abre nuevas oportunidades para mejorar la precisión de las predicciones climáticas. Los investigadores planean seguir refinando su modelo con datos adicionales, explorando también cómo la IA puede aplicarse a otros procesos naturales.

"Nuestro enfoque combina la observación satelital con leyes físicas y aprendizaje profundo, lo que nos permite descubrir dinámicas del hielo que antes eran desconocidas", concluyó Lai. "Esperamos que este método nos ayude a avanzar en la comprensión del cambio climático y sus efectos sobre el planeta".