Predecir el tiempo es notoriamente dif\u00edcil. No s\u00f3lo hay un mill\u00f3n de par\u00e1metros a considerar sino que tambi\u00e9n hay un buen grado de comportamiento ca\u00f3tico en la atm\u00f3sfera. Pero los cient\u00edficos de DeepMind (el mismo grupo que nos trajo AlphaGo y AlphaFold) han desarrollado un sistema que puede revolucionar el pron\u00f3stico del tiempo. Este modelo avanzado de IA aprovecha grandes cantidades de datos para generar predicciones muy precisas.<\/p>\n\n\n\n
Las predicciones meteorol\u00f3gicas ya estaban mejorando Esto es m\u00e1s que una simple conveniencia; es un salvavidas. Los pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos ayudan a las personas a prepararse para eventos extremos, salvando vidas y dinero. Son indispensables para que los agricultores protejan sus cultivos y tienen un impacto significativo en la econom\u00eda global. Aqu\u00ed es exactamente donde la IA entra en escena.<\/p>\n\n\n\n Los cient\u00edficos de DeepMind ahora afirman que han dado un salto notable en el pron\u00f3stico del tiempo con su modelo GraphCast. GraphCast es un sofisticado algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que supera el pron\u00f3stico meteorol\u00f3gico convencional alrededor del 90% de las veces.<\/p>\n\n\n\n “Creemos que esto marca un punto de inflexi\u00f3n en el pron\u00f3stico del tiempo”, escribieron los investigadores de Google en un estudio publicado el martes.<\/p>\n\n\n\n Fundamentalmente, GraphCast ofrece advertencias mucho m\u00e1s r\u00e1pido que los modelos est\u00e1ndar. Por ejemplo, en septiembre, GraphCast predijo con precisi\u00f3n que el hurac\u00e1n Lee tocar\u00eda tierra en Nueva Escocia con nueve d\u00edas de anticipaci\u00f3n. Los modelos utilizados actualmente lo predijeron con s\u00f3lo seis d\u00edas de antelaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Datos meteorol\u00f3gicos hist\u00f3ricos Sin embargo, este enfoque requiere mucha experiencia y poder de c\u00e1lculo. El aprendizaje autom\u00e1tico ofrece un enfoque diferente. En lugar de ejecutar ecuaciones sobre las condiciones clim\u00e1ticas actuales, se observan los datos hist\u00f3ricos. Ves qu\u00e9 tipo de condiciones llevaron a qu\u00e9 tipo de clima. Se pone a\u00fan mejor: puede combinar m\u00e9todos convencionales con este nuevo enfoque de IA y obtener lecturas r\u00e1pidas y precisas.<\/p>\n\n\n\n \u201cLo m\u00e1s importante es que GraphCast y los enfoques tradicionales van de la mano: entrenamos a GraphCast con cuatro d\u00e9cadas de datos de rean\u00e1lisis meteorol\u00f3gico, del conjunto de datos ERA5 del ECMWF. Este tesoro se basa en observaciones meteorol\u00f3gicas hist\u00f3ricas, como im\u00e1genes de sat\u00e9lite, radares y estaciones meteorol\u00f3gicas, que utilizan una predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica num\u00e9rica (NWP) tradicional para ‘completar los espacios en blanco’ donde las observaciones est\u00e1n incompletas, para reconstruir un rico registro del tiempo hist\u00f3rico global\u201d, escribe el autor principal Remi Lam, de DeepMind.<\/p>\n\n\n\n \u201cSi bien la capacitaci\u00f3n de GraphCast fue computacionalmente intensiva, el modelo de pron\u00f3stico resultante es altamente eficiente. Hacer pron\u00f3sticos a 10 d\u00edas con GraphCast lleva menos de un minuto en una sola m\u00e1quina Google TPU v4. En comparaci\u00f3n, un pron\u00f3stico de 10 d\u00edas utilizando un enfoque convencional puede requerir horas de c\u00e1lculo en una supercomputadora con cientos de m\u00e1quinas\u201d.<\/p>\n\n\n\n El algoritmo no es perfecto y todav\u00eda est\u00e1 por detr\u00e1s de los modelos convencionales en algunos aspectos (especialmente en el pron\u00f3stico de precipitaciones). Pero considerando lo f\u00e1cil que es de usar, es al menos un complemento excelente para las herramientas de pron\u00f3stico existentes. Hay otra cosa interesante: es de c\u00f3digo abierto. Esto significa que las empresas y los investigadores pueden utilizarlo y modificarlo para adaptarlo mejor a sus necesidades.<\/p>\n\n\n\n \u201cAl abrir el c\u00f3digo modelo para GraphCast, estamos permitiendo que cient\u00edficos y pronosticadores de todo el mundo beneficien a miles de millones de personas en su vida cotidiana. GraphCast ya lo utilizan las agencias meteorol\u00f3gicas\u201d, a\u00f1ade Lam.<\/p>\n\n\n\n Pron\u00f3sticos en la era del cambio clim\u00e1tico Adem\u00e1s, la naturaleza de c\u00f3digo abierto de GraphCast democratiza el acceso a tecnolog\u00eda de previsi\u00f3n de vanguardia. Al poner esta poderosa herramienta a disposici\u00f3n de una amplia gama de usuarios, desde peque\u00f1os agricultores en \u00e1reas remotas hasta grandes organizaciones meteorol\u00f3gicas, el potencial de innovaci\u00f3n y soluciones clim\u00e1ticas localizadas aumenta exponencialmente.<\/p>\n\n\n\n Sin duda, somos testigos de otro campo en el que el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 marcando la diferencia. La uni\u00f3n de la IA y la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica no es s\u00f3lo una tendencia fugaz sino un cambio fundamental en la forma en que entendemos y anticipamos los caprichos de la naturaleza.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>La previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica, una herramienta indispensable en nuestra vida diaria, ha experimentado enormes avances a lo largo de los a\u00f1os. El pron\u00f3stico de seis d\u00edas actual es tan bueno (si no mejor) que el pron\u00f3stico de tres d\u00edas de hace 30 a\u00f1os. Las tormentas y los fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos rara vez toman a la gente con la guardia baja. Quiz\u00e1s no lo notes porque la mejora es paulatina, pero la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica ha progresado mucho.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>El m\u00e9todo que utiliza GraphCast es significativamente diferente. Los pron\u00f3sticos actuales suelen utilizar muchas ecuaciones f\u00edsicas cuidadosamente definidas. Luego estos se transforman en algoritmos y se ejecutan en supercomputadoras, donde se simulan los modelos. Como se mencion\u00f3, los cient\u00edficos han utilizado este enfoque con excelentes resultados hasta el momento.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>No se puede subestimar la importancia de este desarrollo. A medida que nuestro planeta enfrenta patrones clim\u00e1ticos cada vez m\u00e1s impredecibles debido al cambio clim\u00e1tico, la capacidad de predecir eventos clim\u00e1ticos con precisi\u00f3n y rapidez se convierte en una herramienta fundamental para mitigar los riesgos. Las implicaciones son de gran alcance, desde la planificaci\u00f3n urbana y la gesti\u00f3n de desastres hasta la agricultura y los viajes a\u00e9reos.<\/p>\n\n\n\n