Los modelos funcionan, los datos circulan, los primeros servicios piloto se han probado en casos reales. Está cerca de convertirse en una infraestructura capaz de anticiparse a los fenómenos extremos, apoyar a las ciudades y hacer que la energía y las infraestructuras sean más resilientes, en una Europa que ha cambiado entretanto.
El primer cambio de Destination Earth se produjo en la segunda fase, cuando el centro de atención pasó de la arquitectura a las pruebas sobre el terreno. Tras poner en funcionamiento modelos e infraestructuras informáticas, el proyecto empezó a lidiar con una pregunta más incómoda: "¿Estas simulaciones realmente le sirven a alguien?".
"Durante la primera fase, empezamos a utilizar supercomputadoras y a poner en marcha aplicaciones básicas", explica Umberto Modigliani, director de previsión del ECMWF. Añade: "En la segunda fase, el trabajo se centró en servicios piloto, es decir, servicios experimentales que utilizan gemelos digitales en casos de uso reales".
Desde el punto de vista científico, Thomas Jung también considera esencial este paso. Experto en análisis, modelización y previsión meteorológica y climática en el Instituto Alfred Wegener, Centro Helmholtz de Investigación Polar y Marina de Alemania. Sin embargo, insiste en que "para que el proyecto se perciba como útil, no basta con escribir artículos dedicados. Es esencial demostrar la calidad del sistema en hechos concretos, mostrarlo en contextos públicos, permitir que la gente entienda lo que realmente representa".
Y los servicios piloto nacen precisamente con este objetivo: probar si el drástico aumento de resolución y complejidad produce una información más fiable y útil. Todavía no son servicios operativos, sino herramientas avanzadas de validación. Modigliani afirma que "la idea es llegar a la tercera fase con servicios listos para ser puestos en marcha".
Las inundaciones son un buen banco de pruebas para este desafío, y para afrontarlo, se ha creado un servicio piloto específico en colaboración con ItaliaMeteo y la Fundación Cima. Este servicio combina el Gemelo Digital de Clima Extremo con pronósticos meteorológicos de alta resolución, obtenidos mediante la integración de modelos regionales como Icon, un modelo numérico de alta resolución desarrollado para pronósticos meteorológicos locales. Modigliani explica que el modelo global funciona a unos cuatro kilómetros, pero en áreas más pequeñas podemos ir por debajo de un kilómetro, y estos pronósticos se convierten en información para los modelos de pronóstico de inundaciones.calor urbano, un fenómeno menos espectacular pero cada vez más central. Las islas de calor son hiperlocales y requieren modelos capaces de descender hasta la escala del barrio. Jung señala que es aquí donde el cambio climático se hace palpable. Las probabilidades y medias globales no son intuitivas para todo el mundo, pero cuando puedes mostrar lo que ocurre en tu lugar de residencia, la gente entiende lo que significa el cambio climático.El tercer ejemplo se refiere a la energía y supone un cambio de paradigma aún mayor. Los gemelos digitales, como Destination Earth, permiten simular la variabilidad del viento, el sol y el agua, la variabilidad de la energía eólica, solar e hidroeléctrica a escala del sistema y someter las redes a pruebas de estrés en condiciones extremas combinadas.
En este contexto, la IA no es un atajo, sino un multiplicador. El efecto más evidente se observa en los modelos utilizados. "Al principio, hablamos casi exclusivamente de modelos basados en la física, pero en la segunda fase, se realizó una inversión significativa en aprendizaje automático, tanto para la predicción como para los modelos de impacto", explica Modigliani.
Para Jung, uno de los puntos clave es el uso de emuladores: "Para sustituir algunas partes extremadamente costosas de los modelos de física por modelos de aprendizaje automático mucho más rápidos, manteniendo la consistencia física. Esto abre enormes posibilidades".
WIRED Italia.Adaptado por Alondra Flores.