El MIT creó un modelo que pronostica la inundación que nunca ocurrió: 300 mm de lluvia sobre Nueva York, donde el récord ronda los 200

Kai Chang, estudiante de posgrado de ingeniería mecánica, y el profesor Themis Sapsis, del Centro de Ciencia e Ingeniería Computacional del MIT, han publicado un método para generar escenarios de clima extremo que no aparecen en ningún punto del registro histórico. Los modelos meteorológicos de aprendizaje automático aprenden de lo que ha ocurrido, lo que significa que los sucesos más raros y más dañinos son precisamente los que menos han visto, y a menudo no han visto nunca. Su enfoque, llamado Extreme Event Aware o η-learning, combina dos tipos de datos: mapas espaciales detallados de una ventana corta de observaciones y estadísticas puntuales de largo plazo sobre con qué frecuencia se producen extremos de un tamaño dado. Las estadísticas restringen los mapas, de modo que el modelo puede dibujar un patrón de lluvia jamás observado pero que no resulta absurdo ni física ni estadísticamente, y añadirle estimaciones de cuánto duraría, qué intensidad tendría y cuánta superficie cubriría. Entrenado con seis meses de mapas y 25 años de estadísticas sobre precipitación en Estados Unidos, produjo mapas de lluvia plausibles para la ciudad de Nueva York que llegan a los 300 milímetros, frente a un máximo histórico de unos 200. El trabajo apareció en Nature Communications el 20 de agosto.

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