Cómo una red neuronal busca El Niño: el mapa de los lugares clave en el océano ✛
En el Pacífico tropical, el agua se calienta y se enfría, y eso afecta al clima de todo el planeta. Este fenómeno se conoce como El Niño. Predecirlo con varios meses de antelación es muy difícil. Las redes neuronales lo hacen mejor que los métodos antiguos, pero son como una caja negra: no se sabe qué hay dentro. Los científicos han encontrado la manera de asomarse a esa caja y ver en qué datos se fija la red.
El método se llama variación total parcial práctica. Funciona así: si se altera ligeramente una de las variables de entrada, por ejemplo la temperatura del agua en cierta zona, y el pronóstico cambia mucho, entonces esa variable es importante. Así se puede elaborar un mapa de los lugares relevantes. Resulta que, para pronosticar un mes por adelantado, casi toda la atención se concentra en el Pacífico tropical. Para un pronóstico a un año vista, la red también mira a los océanos Índico y Atlántico.
Para mejorar los pronósticos, conviene añadir más información, por ejemplo datos sobre el viento o la salinidad del agua. Así la red podrá encontrar nuevas pistas y hacer predicciones más precisas incluso en primavera.
El método PPTV se basa en el concepto de variación total de una función, que se remonta a los trabajos de Henri Lebesgue y se usa en procesamiento de imágenes para eliminar ruido. Aquí se aplica por primera vez para explicar redes neuronales en climatología.