Un modelo de IA llamado GraphCast puede pronosticar el tiempo más rápido y a menor coste que los principales sistemas meteorológicos actuales, informan los científicos de Google DeepMind.
Puede predecir el tiempo con hasta 10 días de antelación, en menos de un minuto en un único ordenador de sobremesa; los sistemas actuales tardan horas, en enormes superordenadores.
La Alianza para la Gobernanza de la IA del Foro Económico Mundial tiene como objetivo promover el diseño, el desarrollo y el despliegue responsables de los sistemas de IA.
Ha llegado una nueva era en la previsión meteorológica, impulsada por la inteligencia artificial.
Google DeepMind, el laboratorio de investigación en IA de Google, está desarrollando un modelo de aprendizaje automático que, según afirma, puede predecir el tiempo con precisión en segundos, y no en horas, y supera al 90 % de los objetivos utilizados por los mejores sistemas de predicción meteorológica del mundo.
La IA marca un “punto de inflexión” para la previsión meteorológica y la toma de decisiones, afirman los científicos de Google DeepMind.
¿Cómo funciona la previsión meteorológica con IA?
GraphCast, el modelo de previsión meteorológica basado en IA de Google DeepMind, ha sido entrenado con casi 40 años de datos meteorológicos históricos para mejorar su precisión, explica la publicación Science.
El entrenamiento de la IA duró cuatro semanas y utilizó 32 ordenadores.
Pero el algoritmo resultante puede predecir el tiempo con hasta 10 días de antelación en menos de un minuto en un único ordenador de sobremesa.
La precisión de GraphCast supera de forma significativa a los sistemas meteorológicos actuales en el 90 % de las 1.380 métricas.
La IA también es mejor para prever fenómenos meteorológicos adversos, incluidas las temperaturas extremas y el seguimiento de los ciclones tropicales, explican los científicos de Google DeepMind en su artículo publicado en la revista Science.
¿Cómo funciona la previsión meteorológica convencional?
La previsión meteorológica se basa actualmente en potentes superordenadores (ordenadores de alto rendimiento) que realizan cálculos complejos a partir de observaciones de estaciones meteorológicas, satélites y boyas.
Se trata de un proceso costoso y que consume mucho tiempo. En concreto, el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio, en Italia, tarda seis horas en elaborar las previsiones meteorológicas más precisas del mundo, explican los científicos de Google DeepMind.
Este proceso se repite cada seis horas, normalmente cuatro veces al día, todos los días.
Los superordenadores utilizan un enfoque denominado “predicción numérica del tiempo”, un proceso intensivo que implica resolver las ecuaciones que rigen el tiempo atmosférico.
¿Por qué la IA predice mejor el tiempo?
Para mejorar la precisión de este enfoque tradicional de previsión meteorológica, es necesario desplegar una potencia de cálculo más costosa.
Sin embargo, los científicos de Google DeepMind afirman que GraphCast puede predecir el tiempo de forma más económica y precisa utilizando datos meteorológicos históricos.
La IA puede identificar patrones en los datos que no son fáciles de ver en las ecuaciones. Después, puede utilizar estos hallazgos para mejorar la precisión de las previsiones meteorológicas.
GraphCast es también unas 1.000 veces más barato en términos de eficiencia energética que los métodos convencionales de previsión meteorológica, según informa el Financial Times.
¿Puede la previsión meteorológica con IA ayudar a combatir la crisis climática?
Google es uno de los socios de la nueva iniciativa del Foro Económico Mundial, la Alianza para la Gobernanza de la IA, que reúne a las partes interesadas para garantizar el diseño y la implantación responsables de la tecnología.
GraphCast podría desplegarse para prever otros problemas, afirman los científicos de Google DeepMind, “incluidos el clima y la ecología, la energía, la agricultura, y la actividad humana y biológica”.
Por tanto, la tecnología podría ayudar a predecir los fenómenos meteorológicos extremos provocados por la crisis climática, que el Foro, en su Informe sobre Riesgos Globales 2023 los señala como uno de los tres principales riesgos globales en los próximos 2 y 10 años.
