Bakú, 6 de diciembre, AZERTAC

Google DeepMind ha presentado un modelo de previsión meteorológica mediante inteligencia artificial que muestra una mayor precisión que los métodos tradicionales en la predicción del tiempo hasta 15 días y anticipa mejor los fenómenos extremos.

Según informa AZERTAC, citando al Financial Times, el modelo de IA de GenCast sopesa la probabilidad de diferentes escenarios para evaluar las tendencias a través de una amplia gama, en relación con la energía eólica y los movimientos de ciclones tropicales, entre otros.

«Esto marca una especie de momento decisivo en el desarrollo de la IA para la previsión meteorológica, ya que las previsiones brutas actuales proceden ahora de modelos de aprendizaje automático», afirmó Ilan Price, investigador de Google DeepMind. Añadió que GenCast puede incorporarse a los sistemas operativos de previsión meteorológica, lo que permitirá a los meteorólogos comprender mejor las tendencias y prepararse para los próximos fenómenos meteorológicos.

La novedad del enfoque de GenCast en comparación con modelos anteriores de aprendizaje automático es el uso de los llamados pronósticos de conjunto que representan diferentes resultados, una técnica utilizada en la predicción meteorológica convencional moderna. Para entrenar a GenCast se utilizó la base de datos del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF), acumulada a lo largo de cuatro décadas.

Según una publicación en Nature, el modelo GenCast superó a la previsión a 15 días del ECMWF en el 97,2% de las 1.320 variables, como temperatura, velocidad del viento y humedad. Con ello, superó en precisión y cobertura al modelo de IA GraphCast de Google DeepMind, presentado el año pasado. GraphCast superó las previsiones a 3-10 días vista del ECMWF en cerca del 90% de las métricas.

Los modelos de predicción meteorológica basados en IA son mucho más rápidos que los métodos de previsión estándar, que dependen de una enorme potencia de cálculo para procesar los datos. GenCast puede generar sus previsiones en sólo ocho minutos, mientras que con los métodos tradicionales se tardan horas.

Según los investigadores, el modelo de inteligencia artificial de GenCast puede mejorar aún más su capacidad para predecir la intensidad de las grandes tormentas. También podría aumentarse la resolución de sus datos para equipararlos a las actualizaciones realizadas este año por el ECMWF.

El ECMWF calificó el desarrollo de GenCast de «hito importante en el desarrollo de la predicción meteorológica». El centro también dijo que había integrado «componentes clave» del enfoque de GenCast en una versión de su propio sistema de previsión AI con previsiones de conjunto, disponible a partir de junio.