Un modelo de IA de Microsoft supera los métodos tradicionales de previsiones meteorológicas / Foto: Pedro Pardo - AFP/Archivos
Un modelo de IA de Microsoft supera los métodos tradicionales de previsiones meteorológicas
Microsoft desarrolló un modelo de inteligencia artificial (IA) que logró obtener previsiones meteorológicas más precisas y a menor costo que los modelos tradicionales usados por las principales agencias internacionales, según resultados publicados este miércoles en la revista científica Nature.
El nuevo modelo, llamado Aurora, no ha sido comercializado, pero logró generar pronósticos meteorológicos de 10 días, así como trayectorias precisas de huracanes. Lo hizo con más precisión que los métodos tradicionales y a menores costos, subrayaron los investigadores de la revista Nature.
"Por primera vez, un sistema de IA puede superar a todos los centros operativos en la predicción de huracanes", dijo Paris Perdikaris, autor principal y profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Pensilvania.
Aurora fue entrenada con datos históricos y pudo predecir correctamente todos los huracanes de 2023, incluso mejor que los actuales centros de predicción, como el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos.
Los modelos tradicionales de predicción meteorológica están diseñados en base a principios físicos fundamentales --como la conservación de la masa, la energía y el momento angular-- y requieren una enorme capacidad de cómputo.
Según el estudio, los costes computacionales de Aurora, en cambio, son varios cientos de veces inferiores.
Los resultados experimentales suponen un nuevo avance en la era abierta en 2023 por el modelo de IA Pangu-Weather de Huawei, en momentos en que las principales agencias meteorológicas se esfuerzan por elaborar previsiones más fiables de los fenómenos extremos, exacerbados por el calentamiento global.
- "El Santo Grial" -
"Creo que estamos al inicio de una era de transformación" en la ciencia atmosférica, apuntó Perdikaris, en un video de presentación difundido por Nature.
"En los próximos cinco a diez años, el Santo Grial será cómo construir sistemas que puedan trabajar directamente con observaciones de fuentes de teledetección como satélites y estaciones meteorológicas para generar pronósticos de alta resolución en cualquier lugar que deseemos", añadió.
Según sus diseñadores, Aurora es el primer modelo de IA que supera de manera constante a siete centros de pronóstico que predicen, durante cinco días, la trayectoria de ciclones.
En su simulación, por ejemplo, Aurora predijo correctamente con cuatro días de antelación dónde y cuándo Doksuri —-el tifón más costoso jamás registrado en el Pacífico-— golpearía Filipinas.
Las previsiones oficiales en ese momento, en 2023, indicaban que se dirigiría al norte de Taiwán.
El modelo de IA de Microsoft también superó al del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) en el 92% de los casos para pronósticos globales a 10 días, en una escala de aproximadamente 10 km2.
El ECMWF, que ofrece pronósticos para 35 países europeos, es considerado el referente mundial en precisión meteorológica.
En diciembre, Google anunció que su modelo GenCast había superado la precisión del centro europeo en más del 97% de los 1.320 desastres climáticos registrados en 2019.
Estos resultados, aunque prometedores, son experimentales y están basados en eventos observados. Pero ya generan creciente interés entre las agencias meteorológicas.
Varias de ellas, incluyendo Meteo-France, están desarrollando sus propios modelos de aprendizaje de IA junto con los modelos digitales tradicionales.
"Esto es algo que hemos tomado muy en serio", dijo Florence Rabier, directora general del ECMWF, a AFP.
El primer "modelo de aprendizaje" del ECMWF, que los Estados miembros ya pueden usar desde febrero, es "cerca de 1.000 veces menos costoso en términos de tiempo de cálculo que el modelo físico tradicional", añadió.
K.Okada--JT
