Un trío de investigadores de la Universidad Nacional de Chonnam, La Universidad de Ciencia y Tecnología de la Información de Nanjing y la Academia de Ciencias de China descubrieron que una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo pudo predecir con precisión los eventos de El Niño con hasta 18 meses de anticipación. En su artículo publicado en la revista Naturaleza , Jamón Yoo-Geun, Jeong-Hwan Kim y Jing-Jia Luo, describir su aplicación de aprendizaje profundo, cómo se entrenó y qué tan bien funcionó para predecir los eventos de El Niño.

Los eventos de El Niño-Oscilación del Sur son períodos durante los cuales el agua se calienta por encima de las temperaturas normales en las partes tropicales del Pacífico. Cuando esa agua tibia se mueve hacia el este, conduce a más lluvias y otros eventos climáticos, como huracanes, en las américas, y menos lluvia en Australia e Indonesia. Los modelos actuales pueden predecir con precisión tales eventos utilizando datos de medidores de temperatura del agua distribuidos por todo el mundo con hasta un año de anticipación. A los científicos les gustaría poder predecir tales eventos incluso antes, sin embargo, porque pueden tener un gran impacto en áreas donde cambia el clima. Sabiendo cuándo se avecina una sequía en Indonesia, por ejemplo, podría ayudar a los funcionarios a preparar las tiendas de alimentos para alimentar a las personas que de repente no pueden cultivar sus alimentos durante un período de tiempo. En este nuevo esfuerzo, Los investigadores adoptaron un enfoque diferente para predecir los eventos de El Niño utilizando una red neuronal de aprendizaje profundo en lugar de los modelos convencionales de pronóstico del tiempo.

Los investigadores informan que entrenaron su sistema usando datos recolectados de estaciones meteorológicas durante los años 1871 a 1973. Los datos de tales fuentes incluyeron una variedad de mediciones climáticas y ambientales como la temperatura del mar y el contenido promedio de calor del océano. Los investigadores también lo entrenaron en 300 eventos de El Niño que ocurrieron entre los años 1961 a 2005. Una vez que se le enseñó al sistema a reconocer las condiciones que conducen a los eventos de El Niño, lo probaron utilizando datos de 1984 a 2017. Informaron que su sistema era más preciso que los modelos meteorológicos actuales, identificar correctamente 24 de 34 eventos, en comparación con solo 20 de los mismos eventos identificados por modelos convencionales. El sistema también pudo hacerlo con 18 meses de anticipación. Los investigadores también informan que su sistema pudo reconocer otros eventos que se cree que conducen a eventos de El Niño, como un dipolo del Océano Índico.

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