Los modelos europeos fueron derrotados y los acontecimientos extremos se adelantaron 10 días

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.

Vórtice polar en camino, temperaturas cercanas a cero y fuertes tormentas: dónde y cuándo, previsión meteorológica

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.

El clima de 2023 es el año más cálido de los últimos dos siglos registrado en octubre

READ  Esto es lo que hace hoy Benedetta Valanzano

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. Sin embargo, GraphCast redujo los errores de trayectoria de los tornados en aproximadamente 10 a 15 millas con dos a cuatro días de anticipación, y proporcionó pronósticos más precisos de calor y frío extremos con cinco a 10 días de anticipación. «La sabiduría convencional podría decir que el uso de inteligencia artificial no sería eficaz para tratar con cosas raras e inusuales. Pero en realidad parece funcionar bien», dijo en Peter Battaglia, director de investigación de Google DeepMind y uno de los coautores del estudio. una entrevista.

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.

READ  ¿Agua en la computadora? Antes de que sea tarde, haz esto: evitarás daños

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.

Lee el artículo completo
En Il Messaggero

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Scroll al inicio