La inteligencia artificial se ha convertido en una ayuda fundamental para afrontar los desafíos del clima. Analiza millones de datos de la atmósfera, de los satélites y de los océanos, y con ellos es capaz de predecir cómo va a evolucionar el clima. Europa quiere aprovechar al máximo este potencial y ha lanzado el ambicioso proyecto Destination Earth (DestinE), que simula en un gemelo digital de la tierra el impacto que en el futuro tendrán los fenómenos extremos.
- La inteligencia artificial complementa los modelos climáticos tradicionales analizando enormes volúmenes de datos y acelerando simulaciones complejas que ayudan a anticipar riesgos futuros.
- DestinE busca construir el gemelo digital más avanzado de la Tierra para simular escenarios climáticos futuros y apoyar la toma de decisiones estratégicas.
- La IA climática ayuda a anticipar riesgos como sequías u olas de calor a medio y largo plazo, facilitando la planificación y la adaptación.
- DestinE lidera la apuesta europea, pero iniciativas como GraphCast, FourCastNet o Copernicus están transformando la predicción climática a escala global.
- La IA puede ayudar a combatir los riesgos climáticos, pero también consume recursos.
¿Por qué la predicción climática necesita inteligencia artificial?
Comprender cómo funciona el clima es un enorme desafío científico. La atmósfera, los océanos, los glaciares, los bosques y la actividad humana están conectados y cambian constantemente, generando una enorme cantidad de información.
Los modelos climáticos tradicionales, basados en la física, siguen siendo necesarios, pero no pueden aprovechar toda esta información disponible. La inteligencia artificial los complementa: analiza enormes cantidades de datos históricos, detecta patrones que otros métodos no ven y acelera las simulaciones. Así, los científicos logran predicciones más precisas y se atreven a explorar cómo será el clima en las próximas décadas.
¿Qué es Destination Earth y cómo funciona?
El ejemplo más avanzado de utilización de la IA en este campo en Europa es Destination Earth. Conocido como DestinE, es probablemente el proyecto más ambicioso del mundo como modelo de estudio del clima. Impulsado por la Comisión Europea y desarrollado conjuntamente por el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF), la Agencia Espacial Europea (ESA) y EUMETSAT, ha construido un gemelo digital extremadamente preciso del planeta, capaz de reproducir el comportamiento de la Tierra casi en tiempo real. Utiliza datos procedentes de satélites, sensores terrestres, observaciones oceánicas y simulaciones climáticas avanzadas para recrear el funcionamiento del sistema terrestre. Se puede simular cómo afectaría una sequía prolongada a una determinada cuenca hidrográfica, por ejemplo, o cómo impactará la subida de las temperaturas en una ciudad.
Actualmente, DestinE cuenta con dos gemelos digitales en funcionamiento. El primero simula la evolución del clima a largo plazo para ayudar a planificar la adaptación al cambio climático. El segundo reproduce fenómenos extremos, como olas de calor, inundaciones o sequías, con un nivel de detalle sin precedentes.
El proyecto ha experimentado un rápido crecimiento durante su segunda fase, que ha concluido en junio de 2026. La plataforma ha superado los 5.400 usuarios registrados, ha ampliado sus servicios de una decena a más de treinta y ha mejorado la resolución de sus simulaciones hasta los 5 kilómetros a escala global, lo que permite analizar con mucha más precisión los efectos del cambio climático.
La tercera fase, que se desarrollará entre junio de 2026 y junio de 2028, buscará consolidar el funcionamiento de DestinE, reforzando el uso de la inteligencia artificial para modelizar el sistema terrestre, integrando los dos gemelos digitales y generando información que pueda utilizarse en las futuras infraestructuras europeas de IA.
¿Cómo se usa la IA para anticipar fenómenos climáticos extremos?
La clave de DestinE y de otros proyectos de modelos climáticos es que trabajan en escalas temporales diferentes a los sistemas de alerta temprana. Mientras que estos últimos se centran en las próximas horas o días, la IA mira al futuro en semanas, meses o incluso décadas. Su objetivo no es decir «mañana lloverá», sino responder preguntas como: ¿cómo afectará un aumento de 2°C a los patrones de precipitación en la península ibérica en 2050? ¿Qué probabilidad hay de que una sequía extrema afecte al sur de Europa en los próximos cinco años? ¿Qué escenarios de adaptación son más efectivos para proteger los cultivos?
La predicción a largo plazo y la alerta temprana son enfoques complementarios. Una predicción estratégica permite prever posibles emergencias y prepararse ante escenarios de crisis.
¿Qué otros proyectos usan IA para el clima más allá de DestinE?
Proyectos como DestinE, que están aplicando la IA al análisis del clima, se están desarrollando en todo el mundo. Uno de los más conocidos es GraphCast, desarrollado por Google DeepMind. Este sistema, entrenado con datos climáticos históricos del ECMWF, es capaz de predecir el tiempo a 10 días en apenas unos minutos. En estudios publicados en la revista Science, ha mostrado mejores resultados que los modelos tradicionales en alrededor del 90% de las variables analizadas. El modelo de DeepMind se ejecuta en un ordenador portátil y arroja un pronóstico en menos de un minuto, mientras que los modelos convencionales requieren una enorme supercomputadora. En Estados Unidos, la agencia NOAA también ha empezado a usar en 2026 modelos inspirados en GraphCast para mejorar sus predicciones y hacerlas más rápidas y precisas.
Otro desarrollo importante es FourCastNet, de Nvidia. Esta familia de modelos puede generar previsiones globales en muy poco tiempo, en lugar de las horas que necesitan los sistemas convencionales. Su versión más reciente, lanzada en 2026, no ofrece una única predicción, sino varios escenarios posibles con distintas probabilidades. Además, puede hacer previsiones de hasta 60 días en menos de cuatro minutos utilizando una sola unidad de procesamiento.
Junto a estos proyectos, la red Copernicus sigue siendo la principal fuente de datos climáticos del mundo. Sus observaciones alimentan tanto los modelos tradicionales como los sistemas de IA.
La inteligencia artificial no solo transforma la predicción climática a gran escala: sus aplicaciones se extienden también a ámbitos más cercanos del cuidado ambiental, desde la optimización de la gestión de residuos de los cuáles puedes ver algunos la gestión del reciclaje, hasta el diseño de ciudades más inteligentes capaces de anticiparse a los efectos del clima.
| Proyecto | Institución | Qué modela | Estado actual | Dato clave |
|---|---|---|---|---|
| Destination Earth (DestinE) | Comisión Europea, ECMWF, ESA, EUMETSAT | Sistema terrestre completo mediante gemelos digitales | Fase 3 confirmada para 2026-2028 | Simula escenarios futuros de adaptación climática |
| GraphCast | Google DeepMind | Predicción meteorológica global basada en IA | Operativo y ampliamente validado | Superó al modelo de referencia del ECMWF en más del 90% de variables evaluadas |
| FourCastNet | Nvidia | Predicción atmosférica global de alta resolución | Evolución continua (FourCastNet 3) | Genera previsiones globales de 15 días en poco más de un minuto |
| ERA5 | ECMWF/Copernicus | Reanálisis climático global | Operativo | Proporciona datos horarios desde 1940 con resolución de 31 km |
| Copernicus Climate Change Service | Unión Europea | Monitorización climática global | Operativo | Principal fuente europea de datos climáticos abiertos |
El desafío pendiente: cuando la IA también tiene huella climática
Estos modelos de inteligencia artificial, cada vez más potentes y eficaces, tienen sin embargo un inconveniente: necesitan mucha energía para entrenarse y funcionar. Por eso, muchos expertos señalan la importancia de equilibrar su utilidad para el clima con su propio impacto ambiental. En algunos casos, la IA permite hacer simulaciones mucho más rápidas que los sistemas tradicionales, lo que reduce parte del consumo asociado, pero el debate sobre su huella energética sigue abierto.
El propio sector está intentando responder a este reto. La fase más avanzada de DestinE no solo busca mejorar la precisión de los modelos, sino también hacerlos más eficientes y reducir su consumo energético.
Esta reflexión no solo la encontramos en los grandes proyectos europeos. En España, Ecovidrio ya reunió, la edición de 2024 de Vidrios y Barras, a expertos de los ámbitos energético, tecnológico y de la sostenibilidad para debatir precisamente esta tensión: cómo aprovechar el potencial de la inteligencia artificial frente al cambio climático sin perder de vista su propio impacto ambiental.
Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial y predicción climática
¿Qué es Destination Earth (DestinE)?
Destination Earth es una iniciativa de la Comisión Europea destinada a crear un gemelo digital de la Tierra capaz de simular escenarios climáticos futuros para facilitar la toma de decisiones sobre adaptación al cambio climático.
¿Cómo usa la inteligencia artificial para predecir el clima?
La IA analiza enormes cantidades de datos históricos y en tiempo real para identificar patrones atmosféricos, oceánicos y terrestres. Estos patrones permiten generar simulaciones y previsiones más rápidas y precisas.
¿En qué se diferencia DestinE de los modelos climáticos tradicionales?
Los modelos tradicionales se basan principalmente en ecuaciones físicas. DestinE combina esos modelos con inteligencia artificial, supercomputación y observaciones en tiempo real para construir una réplica digital interactiva del planeta.
¿Puede la IA predecir catástrofes naturales con antelación?
Puede mejorar significativamente la anticipación de fenómenos como sequías, olas de calor o cambios en los patrones de precipitación. Sin embargo, sigue siendo una herramienta de apoyo a la predicción y no una garantía absoluta sobre eventos futuros.