Ciencias de la Tierra / IA
Una nueva IA revela el volumen de los glaciares en todo el planeta
IceBoost v2.0 logra reconstruir el espesor del hielo glaciar con una precisión inédita: revela una reserva de hielo global de 150.000 kilómetros cúbicos

Los glaciares del mundo, divididos en las 19 regiones del Inventario de Glaciares Randolph. El cuadro indica el número total de glaciares en las dos últimas versiones, RGI v6 y RGI v7. / Crédito: Universidad Ca' Foscari de Venecia.
Redacción T21
Un nuevo estudio dirigido por investigadores italianos proporciona un mapa global actualizado del volumen de hielo de los glaciares: emplea IceBoost v2.0, un modelo de IA que obtuvo más de 7 millones de mediciones del espesor del hielo recopiladas de glaciares de todo el mundo.
Un sistema de inteligencia artificial desarrollado en la Universidad Ca' Foscari de Venecia, en Italia, ha estimado por primera vez con gran detalle el volumen de casi todos los glaciares del planeta, excluidas las grandes capas de hielo de la Antártida y Groenlandia. El resultado apunta a una reserva de unos 150.000 kilómetros cúbicos de hielo, clave para entender el futuro del nivel del mar y del agua dulce disponible.
¿Cuánta agua dulce queda atrapada en los glaciares de la Tierra? La respuesta, durante décadas, ha estado rodeada de grandes incertidumbres. Ahora, un estudio publicado en la revista Scientific Data propone una estimación global mucho más precisa gracias a IceBoost v2.0, un modelo de aprendizaje automático capaz de reconstruir el espesor y el volumen de prácticamente todos los glaciares del mundo.
Variables físicas y geométricas
La investigación, en la que también ha participado el Instituto de Ciencias Polares del Consejo Nacional de Investigación de Italia, parte de una base de datos enorme: más de 7 millones de mediciones de espesor de hielo recogidas en glaciares de todo el planeta.
Con ese material, IceBoost v2.0 combina observaciones directas con 26 variables físicas y geométricas, entre ellas la pendiente, la curvatura del terreno, la velocidad del hielo y la temperatura, para calcular, punto por punto, el espesor de cada glaciar incluido en el Randolph Glacier Inventory, la referencia global más actualizada para inventariar estas masas de hielo.
La IA mejora en un 40 % las observaciones de campo
En la versión avanzada del inventario, el estudio modela 274.531 contornos de glaciares en RGI v7.0 y también trabaja con RGI v6.0, que reúne 215.547. El resultado muestra que los glaciares del mundo almacenan en conjunto alrededor de 150.000 kilómetros cúbicos de hielo, una cifra equivalente a 32,3 centímetros de aumento del nivel medio del mar si se liberara por completo ese volumen, siempre sin contar los mantos de hielo de la Antártida y Groenlandia.
De acuerdo a una nota de prensa, el valor encaja con estimaciones previas de conjunto, aunque con una representación espacial más fiel. La diferencia no es menor: IceBoost v2.0 ajusta las observaciones de campo hasta un 40 % mejor que otros enfoques, lo cual permite dibujar una cartografía más realista de dónde está exactamente el hielo y cuánto espesor tiene cada glaciar.
Mayor precisión en los datos
En la práctica, eso ayuda a corregir sesgos locales y a identificar zonas en las que los modelos anteriores subestimaban o sobrestimaban la reserva glaciar. Un ejemplo llamativo es la meseta de Geikie, en el este de Groenlandia, donde el nuevo modelo estima casi el doble de hielo que los informes anteriores.
Vale destacar que el espesor del hielo glaciar es una variable básica para proyectar cómo evolucionarán estas masas en las próximas décadas y cuánto contribuirán al aumento del nivel del mar hasta 2100. Por eso, los investigadores que participan en GlacierMIP4, el grupo que desarrolla la nueva generación de simulaciones sobre glaciares para informar futuras evaluaciones del IPCC, utilizarán IceBoost v2.0 como representación principal del estado actual de referencia.

Campo de hielo Príncipe de Gales (Ártico Canadá Norte). / Crédito: Universidad Ca' Foscari de Venecia.
Impacto ecológico y socioeconómico
El nuevo mapa también señala dónde faltan datos. Los autores identifican como áreas prioritarias para futuras campañas de campo regiones como el Himalaya, Karakórum y los grandes campos de hielo de la Patagonia, donde la incertidumbre sigue siendo alta.
Esa función concreta convierte al modelo en una herramienta científica y logística, no solo descriptiva: permite decidir dónde conviene invertir más esfuerzos de medición para mejorar la calidad de los pronósticos. Los glaciares alimentan ríos, sostienen ecosistemas, sistemas de agricultura y comunidades locales, y de ellos depende el sustento de unos 1.900 millones de personas en todo el mundo, según la información difundida con el estudio.
Referencia
Machine-learned global glacier ice volumes. Niccolò Maffezzoli et al. Scientific Data (2026). DOI:https://doi.org/10.1038/s41597-026-07744-9
Una alerta concreta
En consecuencia, mejorar la estimación de su espesor y volumen no solo sirve para obtener mapas más precisos: también permite proyectar con más fiabilidad la disponibilidad futura de agua dulce, especialmente en regiones cada vez más áridas y desertificadas, como amplias zonas de Sudamérica.
A futuro, la idea es avanzar hacia modelos híbridos en los que la simulación física y las observaciones reales trabajen juntas. El estudio alerta sobre un punto clave: los glaciares de latitudes medias, incluidos los de los Alpes, podrían desaparecer en las próximas décadas si la tendencia actual continúa.
Fuente: Levante - EMV
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