Marruecos apuesta por la inteligencia artificial para afrontar el estrés hídrico y los riesgos climáticos.

Frente a la sucesión de años de sequía, la creciente presión sobre los recursos hídricos y el aumento de los riesgos relacionados con el cambio climático, la inteligencia artificial se está imponiendo progresivamente como una nueva herramienta de investigación científica en Marruecos. Su uso se está expandiendo, especialmente en la agricultura, la gestión del agua y la previsión de riesgos climáticos. Sin embargo, el paso de los resultados obtenidos en laboratorios y universidades a aplicaciones concretas en el terreno sigue siendo limitado.

Un estudio científico reciente ha recopilado 80 trabajos de investigación marroquíes dedicados al uso de tecnologías de inteligencia artificial frente a los desafíos climáticos durante el período 2020-2025. El análisis revela un claro aumento en la producción científica a partir de 2022, con una concentración particular en los sectores más expuestos a la sequía, al estrés hídrico y a la volatilidad de la producción agrícola.

Publicado el 1 de septiembre en la revista City and Environment Interactions del grupo Elsevier, el estudio fue realizado por varios investigadores, incluidos académicos de la Universidad Mohammed VI Politécnica (UM6P). Su objetivo es presentar un estado de la cuestión sobre la integración de la inteligencia artificial en las investigaciones dedicadas a la resiliencia climática en Marruecos.

La agricultura y el agua, en el centro de las investigaciones

Los investigadores llevaron a cabo una revisión de publicaciones científicas disponibles en varias plataformas y bases de datos académicas, incluyendo Google Scholar, IEEE Xplore, ScienceDirect y SpringerLink, antes de seleccionar 80 estudios que cumplían con los criterios establecidos.

El análisis muestra que el interés por la inteligencia artificial aplicada a los problemas climáticos se ha acelerado notablemente después de 2022. La mayoría de los trabajos se centra en la agricultura, los recursos hídricos y la evaluación de riesgos climáticos.

Esta orientación se explica por la magnitud de los desafíos a los que se enfrenta Marruecos. La escasez de recursos hídricos, la recurrencia de episodios de sequía, el aumento de las temperaturas y la irregularidad de las precipitaciones afectan directamente la agricultura, la seguridad hídrica y la actividad económica en varias regiones del Reino.

Por ello, la inteligencia artificial se moviliza a través de diferentes algoritmos y modelos capaces de procesar grandes volúmenes de datos climáticos, geográficos y agrícolas. El objetivo es mejorar la previsión de episodios de sequía, monitorear el estado de los cultivos, optimizar la gestión del agua y anticipar la evolución de los riesgos climáticos.

Los modelos de aprendizaje automático basados en árboles son una de las técnicas utilizadas para analizar datos tabulares o geográficos que presentan numerosas variables. Por otro lado, las redes neuronales son más solicitadas para el tratamiento de imágenes, el análisis de series temporales y la elaboración de previsiones.

Los satélites, un recurso, pero no una solución suficiente

Las imágenes satelitales también ocupan un lugar importante en estas investigaciones. Permiten cubrir extensos territorios y proporcionar información sobre la vegetación, el estado de los suelos, su humedad o ciertas condiciones meteorológicas, sin necesidad de instalar dispositivos de medición en cada zona.

Sin embargo, la explotación de datos satelitales y fuentes internacionales no permite por sí sola resolver una de las principales dificultades identificadas por los investigadores: la falta de datos locales recolectados directamente en el terreno.

Estos datos son esenciales para verificar si los resultados producidos por los modelos corresponden realmente a las condiciones observadas en las explotaciones agrícolas y los territorios afectados por la sequía. Las imágenes satelitales pueden, por ejemplo, detectar signos de estrés hídrico en un cultivo, pero son necesarias medidas de campo para confirmar la fiabilidad del modelo.

El estudio también subraya que el acceso limitado a ciertos datos en poder de las instituciones constituye un obstáculo para la reproducción de varios trabajos científicos. Esta situación también reduce las posibilidades de transformar los modelos desarrollados en el ámbito académico en herramientas operativas utilizables por las administraciones y los actores económicos.

Modelos aún difíciles de generalizar

Otra dificultad radica en la capacidad de los modelos de inteligencia artificial para funcionar de manera eficaz en entornos diferentes a aquellos en los que fueron desarrollados.

Una tecnología que da buenos resultados en una zona agrícola determinada puede, de hecho, perder precisión cuando se aplica a otra región que presenta características diferentes en términos de clima, relieve, suelos o cultivos.

Por lo tanto, los investigadores consideran necesario multiplicar las pruebas en diversas regiones de Marruecos para verificar la capacidad de los modelos para ser generalizados, y no limitar su efectividad a un territorio específico.

El estudio también señala el uso aún limitado de técnicas de inteligencia artificial explicable, que permiten comprender los factores que llevaron a un modelo a producir una previsión o recomendación específica.

Esta dimensión se vuelve particularmente importante cuando las herramientas de IA están destinadas a apoyar la toma de decisiones en áreas sensibles como la gestión del agua, la evaluación de riesgos de sequía o la definición de políticas agrícolas. Las autoridades deben poder comprender las bases sobre las cuales se basan las recomendaciones producidas por los modelos.

Una IA más orientada hacia la adaptación

Las investigaciones recopiladas también muestran que la inteligencia artificial en Marruecos está principalmente orientada hacia la adaptación a los efectos del cambio climático, en lugar de hacia su mitigación.

La mayoría de las aplicaciones estudiadas se centran así en la previsión de riesgos, la optimización de recursos y el fortalecimiento de la capacidad de los sectores vulnerables para hacer frente a las presiones climáticas. Las aplicaciones destinadas directamente a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero o a abordar las causas del cambio climático siguen siendo menos representadas.

Esta tendencia también se refleja en otros trabajos científicos dedicados a Marruecos.

Una revisión publicada en junio pasado sobre la gestión de los recursos hídricos destacó, en particular, el creciente interés en el uso de la inteligencia artificial en este ámbito, tras el análisis de 20 estudios revisados por pares entre 347 resultados iniciales.

El sector energético también está afectado. Otra revisión científica publicada este año sobre redes eléctricas inteligentes en Marruecos ha observado una creciente presencia de la IA entre las tecnologías capaces de mejorar la previsión y gestión de la red y facilitar la integración de energías renovables. Este análisis se basó en 91 estudios seleccionados entre 291 trabajos.

El verdadero desafío: pasar del laboratorio al terreno

Estos diferentes indicadores reflejan una evolución progresiva de la investigación científica en Marruecos. La inteligencia artificial ya no se considera solo como una tecnología autónoma, sino como una herramienta que puede aplicarse a sectores estratégicos que enfrentan presiones crecientes, incluidos el agua, la agricultura, la energía y la gestión de riesgos climáticos.

No obstante, el principal desafío no radica únicamente en el desarrollo de algoritmos cada vez más eficientes. También consiste en crear las condiciones que permitan a estas tecnologías funcionar de manera efectiva más allá de los laboratorios.

Esto incluye una mejor accesibilidad a los datos, el fortalecimiento de las redes de medición en el terreno, una mayor cooperación entre universidades e instituciones, la multiplicación de las experimentaciones en diferentes regiones del Reino y el desarrollo de modelos más explicables.

Marruecos dispone ahora de una base de investigación científica en crecimiento en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada al clima. Pero la transformación de esta dinámica en soluciones concretas para la gestión del agua, la agricultura y la lucha contra la sequía dependerá en gran medida de la capacidad para reducir la brecha entre los modelos digitales y las realidades sobre el terreno.

Con la intensificación de las presiones climáticas y la competencia por los recursos hídricos, el paso de la investigación a la aplicación podría convertirse no solo en un desafío científico, sino en una necesidad estratégica para fortalecer la resiliencia de los sectores vitales de Marruecos ante un clima cada vez más impredecible.