Nuevo Modelo de IA para el Clima Supera a los Mejores Sistemas de Pronóstico Globales

Google DeepMind ha presentado GenCast, un modelo de inteligencia artificial (IA) que supera al sistema de pronóstico del clima líder mundial en velocidad y precisión, según un artículo publicado en Nature el miércoles.

A diferencia de los modelos convencionales, GenCast puede proporcionar pronósticos con hasta 15 días de anticipación en cuestión de minutos, una mejora dramática sobre las horas requeridas por los sistemas existentes, señala Nature en un comunicado de prensa.

Las capacidades del modelo muestran que GenCast supera al modelo conjunto (ENS) del Centro Europeo para los Pronósticos Meteorológicos a Mediano Plazo en la predicción de eventos extremos, como huracanes y olas de calor, según se señala en Nature.

Los investigadores creen que este avance señala una nueva era de predicciones meteorológicas más rápidas y confiables impulsadas por la IA. Nature explica que GenCast se basa únicamente en datos meteorológicos históricos, lo que le permite descubrir patrones complejos entre variables como la temperatura, la humedad y el viento.

Nature informa que este enfoque basado en datos contrasta con los sistemas tradicionales, que simulan la física atmosférica utilizando superordenadores. El modelo genera pronósticos de conjunto, un conjunto de predicciones a partir de condiciones de inicio ligeramente variadas, que proporcionan no sólo los resultados esperados, sino también la probabilidad de su exactitud.

Este método probabilístico demostró ser superior en casi todas las métricas cuando GenCast fue probado contra ENS utilizando datos meteorológicos de 2019. También destacó en la predicción de condiciones extremas, como las trayectorias de los ciclones tropicales y los fuertes cambios de temperatura, según informa Nature.

La velocidad de GenCast es otra ventaja, ya que produce un pronóstico completo de 15 días en solo ocho minutos utilizando un chip de procesamiento de inteligencia artificial. Los modelos tradicionales tardan horas. Esta eficiencia podría ser vital para las alertas tempranas en casos de emergencia, como los huracanes, señaló Nature.

DeepMind también ha liberado el código y los parámetros no comerciales de GenCast, con el objetivo de democratizar la investigación de pronósticos meteorológicos.

“Esta es realmente una gran contribución para la ciencia abierta”, dice Matthew Chantry, coordinador de aprendizaje automático en el Centro Europeo para los Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo en Reading, Reino Unido, según informa Nature.

“Necesitamos entender cómo funcionan estos modelos en los eventos meteorológicos más extremos”, y publicar el modelo y los datos públicamente permitirá a la comunidad de investigación evaluarlos, añadió.

La Dra. Kerry Emanuel, profesora emérita de ciencias atmosféricas en el MIT que no participó en la investigación de DeepMind, señaló que es probable que GenCast complemente los métodos existentes en lugar de reemplazarlos, según lo informado por The New York Times.

Cada tipo, dijo, tiene sus propias fortalezas y debilidades al predecir el alboroto de fenómenos variables que constituyen el clima. “El status quo no va a desaparecer”, dijo la Dra. Emanuel. “Quizás los dos trabajando juntos resulten ser la mejor forma de avanzar”, informó The Times

A medida que avanzan modelos de inteligencia artificial como GenCast, prometen pronósticos del tiempo más rápidos y precisos, empoderando a las comunidades para tomar decisiones mejor informadas frente a condiciones climáticas extremas.