Se acerca el mal tiempo para los meteorólogos: la nueva IA de Google

La nueva plataforma de pronóstico del tiempo impulsada por inteligencia artificial de Google está a punto de llover sobre los meteorólogos. GraphCast hace predicciones más precisas, en muy poco tiempo, utilizando sólo un ordenador personal.

Pronto un robot te dirá qué ropa debes ponerte para salir mañana.

Google DeepMind, la división de Inteligencia Artificial de Google, acaba de anunciar un nuevo modelo de previsión meteorológica que supera a los sistemas tradicionales en más del 90% del tiempo.

Llamado GraphCastel modelo de aprendizaje automático del gigante de las búsquedas promete pronóstico del tiempo para 10 días: más preciso, más rápido y más eficiente energéticamente que las herramientas que actualmente ayudan a los meteorólogos a intentar adivinar el tiempo que hará para los próximos días.

«Creemos que es un punto de inflexión en la previsión meteorológica«, escribieron los investigadores de Google en un estudio. publicado este martes en la revista Ciencia.

Tradicionalmente, las previsiones meteorológicas Es un proceso complejo y consume mucha energía. La predicción numérica del tiempo (NWP), basada en principios físicos, utiliza supercomputadoras para procesar datos globales de múltiples fuentes. Aunque es necesario, Esta metodología es cara..

GraphCast, que destaca por su eficiencia y precisión, utiliza Inteligencia Artificial para optimizar sus predicciones, reduciendo así costes y consumo energético, un enfoque que pone de relieve la NaturalezaLe siguieron otros gigantes tecnológicos como Nvidia y Huawei, y startups como Atmo.

El entrenamiento GraphCast, que involucró datos climáticos globales históricos de 1979 a 2017, le permite predecir el clima basándose en datos meteorológicos de seis horas anteriores – luego extendiendo sus predicciones a los días siguientes.

GraphCast es necesariamente eficaz ya sea para pronosticar variables cercanas a la superficie, como la temperatura del aire, o las condiciones atmosféricas en altitudes más altas.

Además, la plataforma de Google ha demostrado ser bastante rigurosa a la hora de realizar previsiones. eventos climáticos severosincluidos ciclones tropicales y fenómenos extremos de calor y frío.

Aunque el rendimiento de GraphCast es actualmente inmejorable, utilizando aprendizaje automático en la predicción meteorológica se encuentra todavía en fase experimental.

“Hay que sumar modelos físicos al entrenamiento de estas plataformas”, el coordinador de aprendizaje automático del modelo meteorológico europeo EURO1k, Mateo Chantry. “Pero predigo que en los próximos 2 a 5 años veremos una verdadera revolución en el campo de la meteorología“.

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