Raúl Herrero (Google): "Nuestro objetivo es predecir el clima con seis meses de antelación"

Predecir el tiempo atmosférico con seis meses de antelación. Ese es uno de los retos que se ha propuesto el gigante Google en el horizonte y que tendría consecuencias directas, entre otros, en el sector agroalimentario. Así lo reveló Raúl Herrero, ingeniero informático de Google, en su intervención durante la IV Jornada de Biotecnología organizada por La Opinión de Murcia y el Instituto de Fomento de la Región de Murcia.

Actualmente, los modelos más avanzados de predicción del clima “apenas superan las dos semanas”. Google, con su proyecto Weather Next, quiere multiplicar ese horizonte por doce. “Empezamos a predecir tres días, después empezamos a predecir dos semanas y el objetivo es el año que viene estar prediciendo seis meses”, detalló Herrero, quien explicó que el modelo utiliza “datos históricos e Inteligencia Artificial”. La diferencia sería abismal: un agricultor podría planificar cosechas con meses de antelación, un gobierno prever sequías o inundaciones, y un sistema sanitario anticipar brotes vinculados al clima.

Agricultura de precisión

El clima no es la única variable que Google quiere poner bajo control algorítmico. La agricultura, recordó Herrero, es un terreno fértil para la Inteligencia Artificial. Antes, detectar una enfermedad en una planta exigía entrenar modelos con miles de imágenes de patologías o plagas. Hoy, la IA ha dado un salto: ya no se limita a reconocer patrones, sino que es capaz de analizar de manera contextual y dinámica.

Por ejemplo, en India, el proyecto puesto en marcha por la compañía Wadhwani AI permite a agricultores de grandes plantaciones fotografiar sus cultivos para obtener en segundos diagnósticos y pautas de tratamiento. En Estados Unidos, empresas como Driscoll’s clasifican las fresas una a una por su grado de maduración con algoritmos de visión. “Hay dos formas de hacerlo, con cámaras en estático situadas encima de la plantación o con robots autónomos que recorren las plantaciones como si fueran aspiradoras inteligentes”, explicó el ingeniero informático.

Por otro lado, según asegura Herrero, la IA se aplica ya a identificar qué variedades de cultivos son más resistentes a climas extremos. Lo está haciendo, por ejemplo, el Instituto Internacional de Investigación del Arroz, organismo que también está aplicando el modelo de predicción del tiempo atmosférico.

La cadena alimentaria también se beneficia de esta revolución. Desde la planificación de rutas de reparto optimizadas hasta la gestión de productos frescos en supermercados. Herrero citó cómo empresas como Walmart utilizan algoritmos que predicen la vida útil de frutas y verduras para ajustar pedidos, reducir desperdicio y modificar precios en tiempo real mediante etiquetas electrónicas.

Avances en Salud

En el marco de la biotecnología, durante su ponencia Herrero también trazó un paralelismo con otro sector: la salud. Un ámbito que, según el ingeniero informático de Google, avanza con frenos: “Desarrollar un medicamento requiere una media de nueve años, el 80% de los ensayos clínicos se retrasan, y apenas un 8% supera la fase inicial”, según datos extraídos del mercado americano.

Aquí la nube y la IA buscan aliviar la carga. Herrero citó el caso de empresas americanas como DASA, que utiliza Google Cloud para almacenar imágenes clínicas y habilitar análisis a gran escala, y Everyday Cure, que cruza datos de fármacos y enfermedades en busca de nuevas aplicaciones. Con Vertex AI, plataforma de inteligencia artificial de Google, realizan hasta 75 millones de combinaciones de moléculas y patologías, reduciendo la maraña de hipótesis que ralentiza la investigación.

También destacó a Insmed, que acelera la creación de nuevos medicamentos mediante el uso de IA, y a MedTech, centrada en analizar expedientes clínicos digitalizados para seleccionar pacientes adecuados para ensayos o detectar patrones de atención, “algo que también se está haciendo ya en España”, en palabras de Herrero.