Google DeepMind alcanza un nuevo hito en la previsión meteorológica con IA
Google DeepMind alcanza un nuevo hito en la previsión meteorológica con IA . La herramienta GenCast supera a los métodos tradicionales en predicciones de hasta 15 días. Leer
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La herramienta GenCast supera a los métodos tradicionales en predicciones de hasta 15 días.

Google DeepMind ha presentado un modelo de predicción meteorológica de inteligencia artificial que supera a los métodos tradicionales en previsiones de hasta 15 días y es mejor a la hora de prever fenómenos extremos.

La herramienta, conocida como GenCast, mide la probabilidad de múltiples escenarios para estimar con precisión las tendencias desde la producción de energía eólica hasta los movimientos de ciclones tropicales.

La técnica probabilística de GenCast es un nuevo hito en el rápido progreso en el uso de IA para impulsar proyecciones meteorológicas diarias mejores y más rápidas, un enfoque que los grandes pronosticadores tradicionales están adoptando cada vez más.

"Esto marca una especie de punto de inflexión en el avance de la IA para la predicción meteorológica, con pronósticos brutos de última generación que ahora provienen de modelos de aprendizaje automático", dijo Ilan Price, científico investigador de Google DeepMind.

"GenCast podría incorporarse como parte de los sistemas operativos de pronóstico del tiempo, ofreciendo información valiosa para ayudar a quienes toman las decisiones a comprender mejor y prepararse para los próximos eventos climáticos".

La novedad de GenCast con respecto a los modelos de aprendizaje automático anteriores es el uso de las llamadas predicciones de "conjunto" que representan diferentes resultados, una técnica que se utiliza en la previsión tradicional de última generación. GenCast se entrena con cuatro décadas de datos del Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF).

El modelo superó el pronóstico de 15 días del ECMWF en el 97,2 por ciento de 1.320 variables, como temperatura, velocidad del viento y humedad, según un artículo publicado en Nature el miércoles.

Los resultados suponen una mejora adicional en la precisión y el alcance del innovador modelo GraphCast de Google DeepMind , presentado el año pasado. GraphCast superó las previsiones del ECMWF en aproximadamente el 90 por ciento de las métricas para predicciones con tres a diez días de antelación.

Más rápidos y más eficientes

Los modelos de predicción de IA suelen ser más rápidos y potencialmente más eficientes que los métodos de predicción estándar, que dependen de una enorme capacidad de procesamiento para analizar ecuaciones derivadas de la física atmosférica. GenCast puede generar su predicción en solo ocho minutos, en comparación con las horas que requiere el pronóstico tradicional, y con una fracción de las necesidades de procesamiento electrónico.

Según los investigadores, el modelo GenCast podría mejorarse aún más en aspectos como su capacidad para predecir la intensidad de las grandes tormentas. La resolución de sus datos podría aumentarse para que coincida con las mejoras realizadas este año por el ECMWF.

El ECMWF afirmó que el desarrollo de GenCast era un "hito significativo en la evolución de la previsión meteorológica" y que había integrado "componentes clave" del método GenCast en una versión de su propio sistema de previsión con inteligencia artificial, con predicciones en vivo por conjuntos disponibles desde junio.

La innovadora ciencia de aprendizaje automático detrás de GenCast aún necesita ser probada en eventos climáticos extremos, agregó el ECMWF.

El desarrollo de GenCast alimentará aún más el debate sobre hasta qué punto se debe implementar la IA en la previsión meteorológica, ya que muchos científicos prefieren una técnica híbrida para algunos propósitos.

En julio, Google presentó el modelo NeuralGCM , que combina el aprendizaje automático y la física tradicional para lograr mejores resultados que la IA sola para pronósticos a largo plazo y tendencias climáticas.

"Hay preguntas abiertas y debates sobre el equilibrio óptimo entre la física y los sistemas de predicción basados en el aprendizaje automático. Una amplia comunidad científica, incluidos nosotros, está explorando activamente esta cuestión", afirmó el ECMWF.

La Oficina Meteorológica del Reino Unido, el servicio meteorológico nacional, está investigando cómo aprovechar los "emocionantes" desarrollos en sus propios modelos de pronóstico impulsados por IA, dijo Steven Ramsdale, pronosticador jefe responsable de IA.

"Creemos que el mayor valor proviene de un enfoque híbrido, que combina la evaluación humana, los modelos tradicionales basados en la física y el pronóstico meteorológico basado en inteligencia artificial", agregó.

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