Un modelo de aprendizaje automático ha logrado superar en precisión y eficacia los métodos tradicionales de pronóstico del tiempo, según revela un artículo publicado este martes en la revista científica Science.
De acuerdo con DeepMind, la unidad de IA de Google que creó el sistema de predicción GraphCast, la nueva tecnología es capaz de predecir cientos de variables meteorológicas de hasta 10 días «con una precisión sin precedentes en menos de un minuto» y en una sola máquina. En comparación, pronosticar el mismo periodo usando un enfoque convencional tomaría horas de cálculos en una supercomputadora con cientos de máquinas.
«Creemos que esto marca un punto de inflexión en el pronóstico del tiempo», escribió el equipo de científicos que ha creado este nuevo sistema –que son de Reino Unido y EE.UU.– y destaca que la tecnología, basada en aprendizaje automático, es el sistema de pronóstico del tiempo global de 10 días «más preciso del mundo», ya que proporcionó predicciones más exactas en más del 90 % de los 1.380 objetivos de prueba.
Para lograr este avance, los expertos capacitaron a GraphCast con casi cuatro décadas de datos históricos meteorológicos ERA5 del Centro Europeo de Previsión Meteorológica a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés). La información incluye imágenes de satélite, radares y estaciones meteorológicas.
Además, se señala que la GraphCast puede ofrecer advertencias tempranas de fenómenos meteorológicos extremos, al predecir las trayectorias de los ciclones y la aparición de temperaturas extremas, así como identificar ríos atmosféricos asociados con el riesgo de inundaciones. En ese contexto, esta herramienta tiene el potencial de salvar vidas mediante una mayor preparación.
DeepMind remarca también que el nuevo instrumento ya está siendo utilizado por agencias meteorológicas, incluido el ECMWF, que se encuentra realizando un experimento en vivo de los pronósticos del modelo GraphCast en su sitio web, se detalla en un comunicado de la unidad de IA de Google.
