Avance revolucionario
La IA ya puede pronosticar el tiempo 10.000 veces más rápido que el ser humano
Dos nuevos métodos desarrollados por científicos chinos y norteamericanos aceleran y mejoran la previsión
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La IA ya puede pronosticar el tiempo 10.000 veces más rápido que el ser humano / Shutterstock
Dos nuevos sistemas de predicción meteorológica basados en la Inteligencia Artificial (IA) acaban de ser presentados en la revista Nature y ambos podrían mejorar de forma muy considerable la calidad de los pronósticos. De hecho, de momento ya demuestran una precisión en sus análisis comparables a la de los métodos actualmente empleados por los meteorólogos. La espectacular reducción del tiempo necesario para efectuar la previsión y la capacidad de prever fenómenos específicos de complicada predicción son algunas de las ventajas que presentan estos dos métodos.
Frente a las horas de trabajo que requiere el sistema convencional ahora empleado por los profesionales, el llamado método numérico, los nuevos modelos basados en la IA son mucho más rápidas y solo necesita segundos. Tanto, que uno de los nuevos modelos, desarrollado por investigadores de la empresa Huawei en Shenzhen (China), obtiene resultados 10.000 veces más rápido y con un grado de precisión parecido al del sistema integrado de predicción operativa del Centro Europeo de Predicción Meteorológica, el más potente del mundo en la actualidad.
![La meteorología se enfrenta a una verdadera revolución](https://estaticos-cdn.prensaiberica.es/clip/881f03a3-2629-4cf8-a08e-d9a1f21abb3f_alta-libre-aspect-ratio_default_0.jpg)
La meteorología se enfrenta a una verdadera revolución / LaSexta
El nuevo modelo puede usarse desde cualquier ordenador y ha sido alimentado con 39 años de datos meteorológicos del planeta para pronosticar las condiciones de temperatura, viento, presión y humedad a diferentes alturas.
Pronosticar mejor los eventos extremos
El segundo de los nuevos sistemas generados por IA procede de la Escuela de Software de la Universidad de Tsinghua, también en China, y de la Universidad de California (EEUU). Los científicos de ambas universidades han desarrollado un modelo que predice la precipitación que se producirá en un lugar concreto en muy breve plazo, tan solo seis horas de antelación. De hecho, el modelo ha sido bautizado como Nowcast.
El objetivo en este caso es pronosticar con mayor precisión los eventos meteorológicos extremos, capaces de causar daños o poner en peligro a la población, como huracanes, tornados o tsunamis. Se trata de un sistema que combina reglas físicas y de aprendizaje profundo. Funciona a partir de los datos existentes y respeta los procesos físicos subyacentes.
![Los avances son cada vez mayores en el campo de la meteorología](https://estaticos-cdn.prensaiberica.es/clip/6cb1cad3-260a-4805-96e6-714d55fcfc63_alta-libre-aspect-ratio_default_0.jpg)
Los avances son cada vez mayores en el campo de la meteorología / Pixabay
Pruebas realizadas en casos concretos para pronosticar precipitaciones en superficies de territorio de solo 2.000 kilómetros cuadrados arrojaron resultados realmente esperanzadores, pues este nuevo sistema mejoró el pronóstico respecto al sistema clásico en el 70% de los casos. En todo caso, los investigadores admiten que aún existe en este modelo margen para la mejora.
El hecho de que se mejore tanto la velocidad del proceso es clave para reducir el presupuesto económico que actualmente se necesita para los equipos informáticos de los centros meteorológicos. Con menos dinero será posible obtener la misma calidad de información y más rápidamente, señalan los investigadores.
Sin embargo, los expertos consideran que, al menos de momento, la IA deberá convivir con las predicciones convencionales dirigidas por profesionales de carne y hueso, por ahora difíciles de sustituir. Especialmente en el caso de los fenómenos extremos, de los que no existe un gran historial de datos disponibles precisamente por su excepcionalidad, la intervención humana sigue siendo necesaria.
Estudios de referencia:
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4
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