IA nuevo pronóstico meteorológico que prevendrá eventos climáticos extremos

Menos de un minuto es lo que precisa el nuevo modelo de inteligencia artificial de Google DeepMind para ofrecer un pronóstico preciso del tiempo que hará en los siguientes diez días. Asimismo, para prevenir eventos climáticos extremos, como ciclones, diluvios y olas de calor.

GrapgCast es el nombre que recibe el modelo más actualizado de predicción meteorológica de Google, cuyos avances se miden con el estándar de la industria: la previsión de alta resolución desarrollado por el Centro Europeo de Previsión Meteorológicas a Medio Plazo. Mismo que supera significativamente a los sistemas tradicionales.

“Da un importante paso adelante en la IA para la predicción meteorológica, ofreciendo pronósticos más precisos y eficientes, y abriendo caminos para respaldar la toma de decisiones críticas”, señalan los autores, Álvaro Sánchez González y Ferran Alet.

Este modelo utiliza aprendizaje automático y la arquitectura de red neuronal graph, para el procesamiento de datos que pueden representarse en gráficos. Se ha entrenado con un conjunto de datos que comprende cuatro décadas de análisis meteorológicos a partir de observaciones meteorológicas históricas, como imágenes de satélites, radares y estaciones meteorológicas.

Sus responsables afirman que puede hacer pronósticos a diez días en menos de un minuto en una sola máquina Google TPU v4. Además de que es más preciso en sus predicciones. En este sentido, ha demostrado ser más preciso en más del 90 % de las 1380 variables de prueba y pronosticó tiempos de entrega.

La IA cubre toda la superficie terrestre y predice cinco variables sobre esta, incluidas la temperatura, velocidad, dirección del viento y la presión media a nivel del mar, y seis magnitudes atmosféricas en cada uno de los 37 niveles de altitud, entre ellas la humedad.

Este es un avance clave en las predicciones meteorológicas precisas y eficientes, y ayuda a hacer realidad la promesa del aprendizaje automático para modelar sistemas dinámicos complejos, según los autores, que recalcan que este enfoque no debe considerarse un sustituto de los métodos tradicionales.

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