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Deysi Guanga, Henry Vallejo, Galuth García, Danilo Barrerno
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha tenido un profundo impacto en varios campos, incluidas las ciencias del sistema terrestre, al mejorar el pronóstico del tiempo, la emulación de modelos, la estimación de parámetros y la predicción de eventos climáticos. Este artículo revisa cómo se utiliza la IA para analizar eventos climáticos, como inundaciones y sequías, destacando la importancia de crear modelos de IA precisos, transparentes y confiables en la provincia de Bolívar, Ecuador. Se revisan las técnicas de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) para la detección de eventos como inundaciones y sequías, la predicción de su impacto y la atribución de sus causas. A través de la contextualización de datos climáticos históricos de la región, se demuestra el potencial de la IA para mejorar los sistemas de alerta temprana y la toma de decisiones. Se discuten también los desafíos asociados a la calidad de los datos, la interpretabilidad de los modelos y su integración operativa. Finalmente, se presentan ejemplos de visualización de datos de temperatura y humedad para la provincia de Bolívar como resultado del proyecto de investigación desarrollado por la UEB, subrayando la necesidad de soluciones de IA que sean precisas, confiables y adaptadas a las necesidades locales para fortalecer la resiliencia ante los crecientes riesgos climáticos.
