[ca] La freqüència d'esdeveniments extrems està augmentant, sense cap mena de dubte, en gran part a causa del canvi climàtic. Per mitigar aquests efectes i anticipar les seves possibles conseqüències, una estratègia raonable és combinar els camps de teledetecció (que proporciona dades) i la intel·ligència artificial (amb els seus diversos models i algoritmes). Aprofitant una gran quantitat de dades adequadament processades i emprant models complexos d'aprenentatge automàtic, podem obtenir informació valuosa sobre l'evolució d'esdeveniments que poden tenir conseqüències catastròfiques. Els nostres esforços de recerca ens han portat a desenvolupar una sèrie de models d'intel·ligència artificial específicament adaptats a casos de ciclons extrems, capaços d'identificar relacions intrínseques no lineals entre certes variables associades al sistema de núvols i les categories d'intensitat que podrien servir com a precursors del desenvolupament de ciclons extrems. Específicament, ens hem centrat en predir huracans extrems i ciclons mediterranis (Medicanes). L'objectiu principal d'aquesta Tesi és anticipar la formació d'aquests esdeveniments extrems, proporcionant informació oportuna per a la presa de decisions i millorant la nostra comprensió dels factors potencials que impacten en el seu desenvolupament. A més, part de l'anàlisi es va centrar en millorar les prediccions per a esdeveniments extrems que s'intensifiquen ràpidament, el que suposa desafiaments significatius per als models operatius. Per tant, l'objectiu és doble: 1. Millorar el coneixement sobre els precursors en evolució vinculats a sistemes de núvols de ciclons extrems, el que permet una millor anticipació d'aquest fenomen específic. 2. Desenvolupar eines innovadores basades en IA capaces de revelar les relacions intrincades entre una combinació òptima de precursors i el màxim desenvolupament de ciclons extrems. A més, l'objectiu va ser dissenyar models que exhibeixen flexibilitat per a incorporar la inclusió de noves variables o categories d'intensitat per a futures exploracions. Aquests models serveixen com a blocs de construcció fonamentals des d'una perspectiva d'IA. Aquest treball va resultar en tres publicacions revisades per parells que van abordar amb èxit els nostres objectius, i inclou contribucions addicionals derivades de projectes i iniciatives relacionades.

[en] The frequency of extreme events is undoubtedly increasing, largely due to climate change. To mitigate these effects and anticipate their potential consequences, a reasonable strategy is to combine the fields of remote sensing (which provides data) and artificial intelligence (with its diverse models and algorithms). By leveraging a vast amount of properly processed data and employing complex machine learning models, we can gain insights into the evolution of events that may have catastrophic consequences. Our research efforts have led us to develop a series of artificial intelligence models specifically tailored to extreme cyclone cases, capable of identifying intrinsic non-linear relationships among certain variables associated with the cloud's system and the intensity categories that could serve as precursors to the development of extreme cyclones. Specifically, we have focused on predicting extreme hurricanes and Mediterranean cyclones (Medicanes). The primary goal of this Thesis is to anticipate the formation of these extreme events, providing timely information to decision-makers and enhancing our understanding of the potential factors that impact their development. Additionally, part of the analysis was dedicated to improving predictions for rapidly intensifying extreme events, which pose significant challenges for operational models. Therefore, the goal is twofold: 1. Enhance knowledge about the evolving precursors linked to extreme cyclone cloud systems, enabling better anticipation of this specific phenomenon; 2. Develop innovative AI-based tools capable of revealing the intricate relationships between an optimal combination of precursors and the maximum development of extreme cyclones. Furthermore, the aim was to design models that exhibit flexibility to accommodate the inclusion of new variables or intensity categories for future exploration. These models serve as foundational building blocks from an AI perspective. This work resulted in three peer-reviewed publications that successfully addressed our goals, and includes additional contributions derived from related projects and initiatives.