El tiempo y la inteligencia artificial revolucionarán las previsiones. O más bien, esto es lo que prometía un estudio probado en Estados Unidos y publicado en la revista Science. Los resultados hasta ahora son sorprendentes.
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Más preciso que el sistema europeo
El modelo de IA es de Google DeepMind y se llama “GraphCast” y ha demostrado una precisión superior al “modelo europeo”, que es ampliamente considerado el modelo más preciso del mundo. El sistema ha sido «entrenado» con casi 40 años de datos históricos y puede ofrecer pronósticos de 10 días a intervalos de seis horas para lugares de todo el mundo en menos de un minuto en una computadora del tamaño de una caja pequeña. El modelo tradicional tardaría una hora o más en una supercomputadora del tamaño de un autobús escolar para lograr la misma hazaña. GraphCast fue aproximadamente un 10% más preciso que el modelo europeo en más del 90% de las variables meteorológicas evaluadas. El estudio, publicado en la revista Science, demostró que el modelo de inteligencia artificial es más preciso a la hora de predecir el clima diario y eventos extremos, como huracanes, calor y frío extremo.
Su desempeño y resultados prometedores pueden significar el comienzo de una nueva era para el pronóstico del tiempo, aunque los expertos dicen que eso no significa que la inteligencia artificial esté lista para reemplazar todos los métodos de pronóstico tradicionales.
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Incluso para eventos extremos
Los investigadores han expresado su preocupación sobre la capacidad de la IA para predecir con precisión eventos climáticos extremos, en parte porque hay relativamente pocos eventos pasados de los cuales aprender.
Posible revolución
El éxito de GraphCast allana el camino para una posible revolución en la previsión meteorológica, aunque los expertos advierten que la IA no sustituirá por completo a los métodos tradicionales. GraphCast podría agregarse a la creciente lista de modelos meteorológicos basados en IA, pero su implementación requerirá una evaluación continua, afirma Aaron Hill, desarrollador principal del sistema de pronóstico de aprendizaje automático en la Universidad Estatal de Colorado. Las agencias meteorológicas gubernamentales están cada vez más interesadas en modelos basados en IA por su velocidad, eficiencia y posibles ahorros de costos. Los modelos tradicionales, operados por entidades como el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF) y la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), utilizan ecuaciones matemáticas complejas y requieren una enorme potencia informática. Por otro lado, los modelos de IA como GraphCast aprenden de enormes archivos de datos meteorológicos pasados, lo que proporciona una gran ventaja a la hora de predecir eventos extremos.
Desafíos
Sin embargo, aún quedan desafíos por superar, como generar predicciones para parámetros específicos y de escala fina. La comunidad científica destaca la importancia de interpretar y comunicar las predicciones de la IA, ya que su funcionamiento interno es menos transparente que el de los modelos tradicionales. A pesar del progreso, los expertos coinciden en que la inteligencia artificial complementará, en lugar de reemplazar, los métodos de pronóstico tradicionales. Las principales empresas de tecnología, incluidas Google, Microsoft, Nvidia y Huawei, han logrado avances significativos en la modelización meteorológica utilizando inteligencia artificial, lo que ha llevado a un cambio en el enfoque de la previsión meteorológica. Sin embargo, se necesitan más investigaciones y evaluaciones antes de que los modelos de IA puedan integrarse de manera confiable en las operaciones meteorológicas diarias.
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