Innovación

Nuria Oliver: «Es muy difícil predecir cuándo llegaremos al punto de no retorno en el avance del calentamiento global»

Nuria Oliver: «Es muy difícil predecir cuándo llegaremos al punto de no retorno en el avance del calentamiento global»

Nuria Oliver, además de ingeniera informática, es experta en big data. Su conclusión es clara: la información y su análisis son una ayuda inestimable contra el calentamiento global, pero con eso no basta.

La agenda de Nuria Oliver (Alicante, 1971) se asemeja mucho a esas interminables hojas de datos que ella domina: está abigarrada de citas, compromisos, ponencias, viajes… Y tiene todo el sentido. Esta ingeniera está continuamente reclamada porque es una de las mayores expertas de España en algo fundamental para nuestro futuro: el big data. En el sentido más amplio, porque hoy, la recopilación de información es el motor que nos hace avanzar en todos los campos imaginables: la ingeniería, la medicina, la política… Y la lucha contra el cambio climático.

¿De qué manera ayudan los datos a frenar el calentamiento global?

Infinidad de sensores recogen cada segundo valores de temperatura, de polución, de diferentes gases en el aire, de proporciones de la capa de ozono, de humedad, etcétera. Y con eso se crean modelos que nos ayudan a entender, con más precisión que nunca, en qué situación estamos, y cómo debemos reaccionar.

El panel de científicos de Naciones Unidas acaba de advertir de que nos quedamos cortos en las previsiones. No basta con que solo suba dos grados la temperatura media mundial este siglo. No podemos pasar de uno y medio o será irreversible. ¿Falló el big data en este sentido?

Conforme se produce la digitalización del mundo físico, conforme tenemos cada vez más sensores y capacidad para medir diferentes variables del mundo real, más información actualizada tenemos sobre el estado del planeta. Por eso hoy, nuestras estimaciones son más exactas que hace cinco años, y es normal que haya correcciones.

¿Qué papel juega la inteligencia artificial en el análisis de todos estos millones de datos?

Es imprescindible. Si no, no sabríamos qué hacer con tanta información. Nos superaría.

¿No existe capacidad humana para gestionarla?

Las técnicas de análisis de datos son cada vez más sofisticadas, y aunque se basen en la inteligencia artificial, son de creación humana. Pero hay que tener en cuenta que hablamos de datos no estructurados, de sensores. No son números en una tabla de Excel. En algunos casos pueden ser numéricos, en otros imágenes, textos, gráficos… Solo la inteligencia artificial puede analizar cantidades tan ingentes de información y darles cierto sentido. Cuanta mayor capacidad de procesamiento de todos estos datos tenemos, disponemos de una mejor estimación de la situación.

Hablamos de analizar el presente, pero, ¿cuál es nuestra capacidad para predecir lo que pasará en el futuro con el planeta?

Según tenemos acceso a mejores técnicas predictivas, los modelos pueden ir cambiando. Por eso se ha dado esa corrección por parte de Naciones Unidas. Las predicciones de hace cinco años no eran del todo correctas.

Teniendo en cuenta la velocidad a la que se calienta el planeta, y nuestra corta capacidad de reacción, las predicciones son vitales hoy en día.

Sí, pero el mundo es muy complejo, y hay muchas interdependencias entre unos factores y otros, de manera que es muy difícil establecer modelos de futuro. Predecir con exactitud cuándo será el punto de no retorno en el avance del calentamiento global, antes de que sea una situación irreversible, es muy difícil.

¿Cuál debe ser la reacción ante el aviso de Naciones Unidas? ¿Deberíamos invertir más en perfeccionar la determinación de esos modelos futuros?

El mensaje más importante que nos están dando debería trascender al big data. Es el sentimiento de urgencia, de que estamos en un escenario crítico que requiere una cooperación mundial real. Porque no hacen falta más datos para saber que esto no es algo que podrán resolver las siguientes generaciones. Como nosotros no tomemos medidas adecuadas desde ya mismo, no podrán revertirlo.

Con la tecnología y los datos actuales, ¿por qué es tan difícil predecir situaciones certeras a medio e incluso a corto plazo?

Es muy difícil validar los modelos a futuro. Están basados en aprender a partir de datos del pasado. Pero es muy difícil que esto pueda ser exacto, porque se producen fenómenos como lo que se conoce como cisnes negros. Situaciones inéditas de las que no hay ejemplos pretéritos, o no los suficientes para que el sistema que crea el modelo haya sido capaz de aprenderlo. Por tanto, los algoritmos se seguirán basando en ejemplos del pasado, dando por hecho que el futuro va a seguir una trayectoria similar, sin tener en cuenta esas discontinuidades. Sea como fuere, cada vez hay más cantidad de datos y más precisos, por eso las predicciones tienden siempre a ir ajustándose más y más.

Con todo, sería demasiado simplista reducir la culpa del fallo de predicción al big data y la inteligencia artificial.

Claro, la acción, o más bien la inacción del ser humano ha tenido mucho que ver. No estamos hoy, en cuanto a nivel de emisiones, donde pensábamos hace cinco años que íbamos a estar. Estamos peor, porque no las hemos reducido. Y se han agudizado las condiciones climáticas. Y como es un ciclo que se retroalimenta, no es un fenómeno lineal. De manera que si no hemos cumplido con el objetivo de emisiones pretendido, el impacto no es proporcional, sino mucho más grande. Eso es lo que debemos tener en cuenta para evitar otra corrección dentro de los próximos cinco años, y que las cosas estén aún mucho peor de como las hemos previsto.