Cómo la IA mejora el pronóstico del clima

4 junio, 2024

  1. La IA permite pronósticos climáticos más precisos y accesibles.
  2. Modelos AI como WeatherMesh están superando a los tradicionales.
  3. La revolución de la IA en meteorología ya está en marcha.
Um cenário natural com balões atmosféricos sobrevoando, céu claro e montanhas ao fundo

¿Te imaginas un pronóstico del tiempo más preciso sin depender de complejas ecuaciones físicas? La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que entendemos y predecimos el clima. Empresas como WindBorne Systems están liderando este cambio, utilizando pequeños globos atmosféricos para recopilar datos a escala global. Estos globos, ligeros y diseñados para permanecer semanas en la atmósfera, se lanzan en cientos cada día, creando la mayor constelación de globos atmosféricos del mundo.

WindBorne no solo recolecta datos; también ha desarrollado su propio modelo de predicción, WeatherMesh, basado en IA. Inicialmente, el objetivo era ahorrar poder computacional, ya que los modelos tradicionales requieren una enorme capacidad de procesamiento. Sin embargo, pronto descubrieron que su modelo de IA no solo era más eficiente, sino también más preciso en tareas como la predicción de huracanes. Suena interesante eh…

El avance de la IA en meteorología no se detiene ahí. La precisión y eficiencia de estos nuevos modelos están cambiando las reglas del juego. A diferencia de los modelos tradicionales que dependen de ecuaciones físicas complejas, un modelo de IA puede funcionar en un ordenador de escritorio potente, haciendo accesibles estas tecnologías a una mayor cantidad de usuarios y aplicaciones.

El Desarrollo de Modelos de Pronóstico AI

El camino hacia la integración de la IA en la meteorología comenzó hace unos 6 años, cuando algunos académicos empezaron a experimentar con técnicas de deep learning para el pronóstico del tiempo. Este tipo de aprendizaje automático se basa en redes neuronales, que imitan el funcionamiento del cerebro humano al identificar patrones y clasificar información a partir de grandes cantidades de datos.

Al principio, muchos científicos eran escépticos sobre la eficacia de esta nueva aproximación. La meteorología tradicional había perfeccionado el uso de ecuaciones físicas complejas para simular los movimientos fluidos de la atmósfera. Los modelos globales más avanzados utilizan estas ecuaciones para generar pronósticos puntuales en una cuadrícula de pocos kilómetros, proyectando condiciones hasta 16 días en el futuro. La competencia en este campo es feroz, con modelos de alta precisión como el ECMWF liderando el camino.

Sin embargo, en 2022, el panorama comenzó a cambiar. Ryan Keisler, un físico y científico de datos, presentó resultados prometedores con las redes neuronales gráficas, una variación de las redes neuronales tradicionales. Poco después, Huawei introdujo el modelo Pangu-Weather, demostrando que bajo ciertas condiciones, su modelo basado en deep learning superaba a los modelos físicos más avanzados.

Este avance fue una sacudida para la comunidad científica, y pronto otros modelos de IA, como GraphCast de Google, empezaron a mostrar resultados similares. En Europa, un grupo de científicos decidió explorar estas posibilidades y, en menos de un año, desarrollaron el Sistema de Predicción Integrada/Inteligencia Artificial (AIFS). Este modelo comenzó a generar pronósticos en tiempo real en la primavera de 2023, y sus resultados fueron tan prometedores que rápidamente se integraron en las herramientas de predicción meteorológica operacionales.

Casos de Éxito y Desempeño de Modelos AI

Los modelos de predicción basados en IA no solo son teóricamente impresionantes; también han demostrado su valía en situaciones prácticas. WeatherMesh de WindBorne ha superado las expectativas en la predicción de huracanes, ofreciendo una precisión que rivaliza con los mejores modelos físicos disponibles.

El éxito de estos modelos radica en su capacidad para procesar y aprender de enormes cantidades de datos, identificando patrones que los modelos tradicionales podrían pasar por alto. Los modelos AI, al ser menos dependientes del poder computacional, pueden ser ejecutados en sistemas más accesibles, democratizando el acceso a pronósticos precisos y detallados.

Un ejemplo notable es el uso de WeatherMesh en la temporada de huracanes de 2022. La precisión y velocidad de este modelo permitieron una mejor preparación y respuesta ante los eventos climáticos extremos. Estas capacidades no solo mejoran la seguridad pública, sino que también tienen implicaciones significativas para sectores como la agricultura, la aviación y la gestión de recursos naturales.

Los modelos desarrollados por empresas como Huawei y Google también han mostrado un rendimiento sobresaliente. El modelo Pangu-Weather, por ejemplo, ha sido reconocido por su habilidad para predecir fenómenos meteorológicos complejos, superando en algunos casos al ECMWF, el estándar de oro en predicciones basadas en física.

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