Propuesta de Hoja de Ruta para simulaciones climáticas en Latinoamérica basadas en Inteligencia Artificial - Martínez, Víctor; Soriano-Vargas, Aurea; Rocha, Anderson (Revista Colombiana de Computación, 2025)
Este documento presenta una propuesta de hoja de ruta para integrar a la comunidad científica de Latinoamérica, con el fin de compartir recursos computacionales e implementar aplicaciones climáticas para pronosticar eventos relacionados con el calentamiento global en la región. Las aplicaciones climáticas se desarrollan comúnmente en arquitecturas distribuidas y paralelas debido a la gran cantidad de datos que deben procesarse. Como procedimiento de optimización, también proponemos implementar métodos de Inteligencia Artificial tanto para la evaluación del rendimiento de las aplicaciones como para la mejora de los resultados de las simulaciones climáticas. Una ventaja de utilizar este tipo de algoritmos radica en la posibilidad de identificar relaciones entre diferentes eventos meteorológicos, con el desarrollo de modelos que integran diversos tipos de fenómenos, incluyendo eventos extremos. Los modelos de pronóstico climático utilizan diversas fuentes de datos, principalmente recopilando imágenes y series de tiempo. Un modelo de predicción climática puede implementarse con una red de sensores remotos, lo que implica una distribución geográfica que podría extrapolarse a las tareas de procesamiento. La comunidad científica en Latinoamérica puede compartir recursos computacionales y cuenta con el talento para desarrollar la implementación de estos algoritmos. Además, invitamos a los miembros de la comunidad científica a unirse a nosotros para afrontar este desafío.