La crisis climática escala sin precedentes: un estudio recogido en la revista BioScience sostiene que 25 de las 35 constantes vitales del planeta están al límite y se dirige a un escenario de aumento de la temperatura global de 2,7 grados, por encima de niveles preindustriales, a finales de siglo.

Se trata de la edición de 2024 del "Informe sobre el estado del clima: Tiempos peligrosos para el planeta Tierra" que dirige anualmente un equipo internacional de científicos liderados por William Ripple y Christopher Wolf, de la Universidad Estatal de Oregón (Estados Unidos), y que han financiado la Fundación CO2 y el abogado Roger Worthington.

Los autores actualizan el estado de los 35 indicadores clave para calcular la salud del planeta y alertan del empeoramiento de 25 de ellos hasta extremos "preocupantes".

Una de las "constantes vitales" que más ha fallado este año ha sido la temperatura media de la superficie terrestre, que estuvo en máximos en 2023 y, según alertan los autores, no tiene visos de mejorar: los tres días más calurosos de la historia han tenido lugar en 2024.

Le sigue, en gravedad, el consumo de combustibles fósiles, que creció un 1,5% en 2023, con un aumento del carbón del 1,6% y del petróleo en un 2,5%.

Aunque el consumo conjunto de las energías eólica y solar creció un 15% a nivel global en 2023 respecto a 2022, los investigadores recuerdan que el uso de las renovables sólo supone una cuarta parte del total de los combustibles fósiles, al tiempo que advierten de que el crecimiento de las energías limpias tiene que ver más con cubrir la nueva demanda energética que con sustituir fósiles.

El informe muestra que la pérdida anual de cubierta arbórea en todo el mundo aumentó de 22,8 millones de hectáreas en 2022 a 28,3 millones en 2023, contribuyendo también al aumento de las emisiones de dióxido de carbono.

La ganadería también creció, a un ritmo de 170.000 cabezas de ganado más al año, y con ello las emisiones de metano; la acidificación de los océanos se aceleró por el récord de calor en las temperaturas marinas; y las masas de hielo de Groenlandia o la Antártida están en mínimos históricos, como también lo está el grosor de los glaciares.

Los investigadores subrayan, no obstante, que hay soluciones viables pasa detener la crisis climática, y hablan de la eficacia de un impuesto mundial al CO2, que además de reducir las emisiones proporcionaría una financiación para medidas frente al calentamiento.

Aumentar la eficiencia energética, proteger y restaurar ecosistemas, fomentar hábitos alimentarios más saludables, centrados en los alimentos de origen vegetal, reducir la producción y el consumo, promover una economía más sostenible o implementar la educación ambiental son otras de las medidas que proponen.

"El futuro de la humanidad pende de un hilo. Sólo mediante una acción decisiva podremos salvaguardar el mundo natural, evitar un profundo sufrimiento humano y garantizar que las generaciones futuras hereden el planeta habitable que merecen", concluye el informe.

El Nobel de Física distinguió ayer al estadounidense John J. Hopfield y al británico Geoffrey E. Hinton por el desarrollo de métodos que son la base del aprendizaje automático, una herramienta clave en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA).

La Real Academia de Ciencias sueca señaló en el fallo que Hopfield y Hinton, a quien se conoce como el "padrino" de la IA, realizaron "descubrimientos fundamentales e invenciones que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales".

Hopfield creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en datos; Hinton inventó un método que puede encontrar de forma autónoma propiedades en los datos y realizar tareas como identificar elementos específicos en imágenes.

"En Física, usamos las redes neuronales artificiales en un amplio número de áreas, como el desarrollo de materiales nuevos con propiedades específicas", señaló el Comité Nobel, que destacó también que la IA está revolucionando la ciencia y la vida diaria, pero existen riesgos que hacen necesario su uso de forma "segura y ética".

Ya en la década de 1940 los científicos empezaron a especular sobre la base matemática que subyace en las redes de neuronas y sinapsis del cerebro, resalta la Real Academia, que menciona también las hipótesis de Donald Hebb sobre cómo el aprendizaje ocurre debido a que las conexiones entre neuronas se refuerzan cuando trabajan juntas.

El interés en las redes neuronales artificiales decayó durante un tiempo, pero se reavivó años más tarde con varios trabajos.

Modelos de redes

Hopfield, que ya había desarrollado un interés en la estructura del cerebro, comenzó a ejercer en 1980 en el Caltech (California Institute of Technology), donde tenía acceso a recursos informáticos que podía usar para desarrollar sus ideas sobre redes neuronales.

Así pudo crear un modelo con nodos y conexiones, conocido como red de Hopfield, un modelo que fue desarrollado posteriormente por el propio investigador y otros científicos para incluir nodos que pueden almacenar cualquier valor, posibilitando que se puedan guardar más imágenes y diferenciarlas incluso cuando son bastante similares.

Hinton, ayudado por su colega Terry Sejnowski, usó la red de Hopfield como base para una nueva red que usa un método diferente, conocido como la máquina de Boltzmann -por el físico Ludwig Boltzmann-, que puede aprender a reconocer elementos característicos en un tipo de datos y utiliza herramientas de la física estadística.

La máquina es entrenada alimentándola con ejemplos con alta probabilidad de surgir cuando aquella esté en funcionamiento y puede clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón que se usó para ejercitarla.

Hinton continuó desarrollando la máquina en años posteriores, eliminando las conexiones entre algunas unidades para hacerla más eficiente, precediendo "la explosión actual del aprendizaje automático", señala la Academia.

La máquina de Boltzmann se usa a menudo como parte de una red mayor y una de sus aplicaciones prácticas es su utilización para recomendar películas o series de televisión basándose en las preferencias de los televidentes.

En Princeton y Toronto

John J. Hopfield se doctoró en la Universidad de Cornell (EE.UU.) y ejerce en la actualidad en la de Princeton.

Hinton realizó sus estudios en la de Edimburgo (Reino Unido) y ahora está adscrito a la de Toronto (Canadá). Llegó a ser vicepresidente e investigador de ingeniería de Google, pero dejó la compañía el año pasado.

Los ganadores compartirán los 11 millones de coronas suecas (1,1 millones de dólares) con que están dotados este años todos los Nobel y suceden en el palmarés del galardón a los franceses Pierre Agostini y Anne L'Huillier y al húngaro Ferenc Krausz, premiados el año pasado por abrir el camino a una nueva área de investigación, la attofísica.

"no tenemos experiencia"

Hinton dijo ayer sobre la inteligencia artificial (IA): "No tenemos experiencia en lo que es tener cosas más inteligentes que nosotros" y, aunque el futuro pueda ser "maravilloso en muchos aspectos", también alertó sobre sus "posibles malas consecuencias, en particular que estas cosas se salgan de control".

Tras el premio, intervino por teléfono durante la rueda de prensa en la que se anunció el galardón y consideró que la influencia de la IA va a ser "enorme" y la comparó con "la Revolución Industrial, pero en lugar de superar a la gente en fuerza física lo hará en capacidad intelectual".

Sin embargo, llamó la atención sobre que también hay que preocuparse por "una serie de posibles malas consecuencias". En particular "la amenaza de que estas cosas se salgan de control".