La inteligencia artificial supera a los modelos anteriores en la previsión meteorológica

Google DeepMind

15 de diciembre de 2024 14:57
Roberto Klatt

Una nueva inteligencia artificial (IA) de Google DeepMind ha superado significativamente las predicciones meteorológicas de los modelos actuales.

Londres (Inglaterra). Google DeepMind se especializa en el desarrollo de inteligencia artificial (IA) y ha creado, entre otras cosas, AlphaFold 3, que puede predecir el comportamiento de las proteínas en el cuerpo humano. Ahora DeepMind ha lanzado AI GenCast, capaz de crear pronósticos meteorológicos precisos, rápidos y fiables. Según la publicación en la revista Nature, los investigadores entrenaron la IA con datos meteorológicos de 1979 a 2018. Luego examinaron si la IA podía predecir el tiempo para 2019 y qué tan bien.

La sabiduría general de la ciencia supone que los pronósticos meteorológicos se vuelven menos precisos cuanto más se adentran en el futuro. La nueva IA de Deepmind produjo pronósticos globales de 15 días, considerados pronósticos meteorológicos de mediano plazo, en ocho minutos. GenCast superó significativamente (97%) al Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), que anteriormente era el más preciso a nivel mundial, en 1.320 velocidades del viento, temperaturas y otras características meteorológicas.

Alta precisión a través de múltiples cálculos

La alta precisión de GenCast se debe, entre otras cosas, a que la inteligencia artificial no sólo crea predicciones una vez, sino que las calcula 50 veces. Según los desarrolladores, los resultados actuales muestran que la inteligencia artificial es significativamente superior a los mejores modelos utilizados actualmente en las previsiones meteorológicas a medio plazo. La IA también puede predecir mejor las condiciones climáticas extremas, la evolución de la velocidad del viento y los ciclones tropicales.

Sin embargo, según Roland Potthast, jefe de predicción meteorológica numérica del Servicio Meteorológico Alemán (DWD), en algunos ámbitos la inteligencia artificial todavía no puede superar a los modelos basados ​​en la física. Para él, la inteligencia artificial es, por tanto, un complemento a los modelos convencionales. Potthast explica además que el DWD también trabaja en modelos de inteligencia artificial para la predicción meteorológica.

«Los modelos basados ​​físicamente y los modelos de IA se combinan en la cadena de pronóstico DWD para producir variables de pronóstico en cada escala de tiempo y para las variables de pronóstico deseadas, como precipitación, temperatura, vientos, presión, humedad, ráfagas, sobresaturación de hielo y mucho más». Para poder ofrecer las mejores previsiones posibles”.

Según Potthast, la inteligencia artificial no hará que los meteorólogos sean superfluos. Actualmente, las innovaciones técnicas incluso están creando una necesidad adicional para que los trabajadores administren sistemas físicos heredados y desarrollen nuevos modelos de IA.

«Los modelos de IA aún no pueden proporcionar esta calidad, amplitud, diversidad y confiabilidad, sino que sólo son más rápidos o mejores en variables o puntuaciones seleccionadas».

Naturaleza, doi: 10.1038/s41586-024-08252-9