Gobiernos y empresas, desde seguros y bancos hasta eléctricas, desde hace décadas dependen de modelos de catástrofes para estudiar su exposición a fenómenos meteorológicos extremos.Los modelos “Cat” (de catástrofes), como se les conoce, generan predicciones fundamentadas sobre desastres que van desde grandes terremotos hasta eventos climáticos específicos, como huracanes.Este proceso es lento y costoso. Los modelos basados en la física introducen enormes cantidades de datos en fórmulas que describen fuerzas como la gravedad y la fricción, en un proceso que consume mucha capacidad de computación. A medida que da más detalles, más energía consumen, lo que suele obligar a los modeladores a ceder en escala o en resolución.Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) generativa ahora impulsa una serie de avances en la creación de modelos de catástrofes, según afirman los científicos especializados en desastres, mejorando la granularidad y el alcance de sus simulaciones de fenómenos meteorológicos extremos.“La IA llegó a redefinir por completo lo que es posible” en la creación de escenarios de desastres, dice Oliver Wing, director científico de Fathom, una empresa de pronósticos y escenarios de riesgos propiedad de la reaseguradora Swiss Re. Cuando se utiliza “con escepticismo y criterio”, explica, “proporciona un enorme atajo computacional para generar la gran cantidad de escenarios que necesitamos para comprender los extremos”.¿Cómo impulsa la IA los procesos?Los modeladores de desastres utilizan la IA para crear sintéticamente decenas de miles de eventos meteorológicos, como tormentas para las que carecen de datos históricos, pero que son físicamente verosímiles. También la utilizan para mejorar la nitidez de las imágenes: introducen mapas de baja resolución y piden a las computadoras que generen imágenes más detalladas.Estas herramientas demuestran ser útiles para estudiar los llamados riesgos extremos: eventos atípicos que, por su naturaleza, carecen de muchos datos históricos y puede volverse más costosos a medida que el cambio climático impulsa un aumento de los fenómenos extremos.Las aseguradoras y otras empresas que utilizan estos modelos mejorados con IA esperan que proporcionen proyecciones más precisas y detalladas de posibles desastres y sus costos financieros esperados. Esto puede permitirles la creación de escenarios de desastres de forma más económica, calcular el riesgo con mayor precisión y, potencialmente, ofrecer seguros de menor costo a las zonas más pobres del mundo que hoy pasan por alto las mayores empresas de proyección de escenarios.