Google Construye un Nuevo Modelo de Predicción del Tiempo Potenciado por Inteligencia Artificial

Las investigadoras de Google desarrollaron un nuevo modelo de predicción del clima llamado NeuralGCM que combina la ciencia tradicional y las tecnologías de aprendizaje automático para proporcionar datos precisos sobre las condiciones meteorológicas futuras. El estudio fue publicado en Nature este martes.

La investigación está actualmente disponible para su descarga y se ha realizado en colaboración con el Centro Europeo para las Predicciones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF), Google DeepMind Londres, las Ciencias de la Tierra, Atmosféricas y Planetarias en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, y la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Harvard.

Según la MIT Technology Review, la nueva tecnología podría mejorar la precisión y reducir significativamente el costo actual, ya que requiere menos potencia de cálculo.

Durante más de 50 años, los modelos de circulación general (GCMs) han sido las principales herramientas para analizar la atmósfera de la Tierra y prever pronósticos. Sin embargo, estos métodos pueden ser costosos y considerablemente lentos. Por otro lado, el aprendizaje automático se ha utilizado para procesar datos históricos y proporcionar rápidamente buenas predicciones, pero tiene problemas con las previsiones a largo plazo. El equipo de Google ha encontrado una forma de combinar ambas tecnologías aprovechando al máximo las ventajas de cada una.

“No se trata de física versus IA. Realmente es física e IA juntas”, dijo Stephan Hoyer, investigador de IA en Google Research, a MIT Technology Review.

Sin embargo, no supondrá una gran diferencia para los usuarios habituales de aplicaciones meteorológicas, ya que la nueva herramienta no está destinada a predicciones a corto plazo, sino que ha sido desarrollada para predicciones a largo plazo y para anticipar condiciones meteorológicas extremas que podrían estar a años de distancia.

“Con la temperatura superficial del mar prescrita, NeuralGCM puede rastrear con precisión las métricas climáticas durante varias décadas, y las previsiones climáticas con una resolución de 140 kilómetros muestran fenómenos emergentes como la frecuencia realista y las trayectorias de los ciclones tropicales”, afirma el documento.

NeuralGCM será de código abierto y útil para científicos y personas interesadas en las condiciones climáticas, como planificadores agrícolas o compañías de seguros.