ECMWF lanza el primer modelo operativo basado en inteligencia artificial y revoluciona el pronóstico del tiempo
El ECMWF ha anunciado el funcionamiento de AIFS, un modelo de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial que supera los métodos tradicionales en precisión y eficiencia, marcando una revolución en la meteorología.
El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) dio un paso histórico en meteorología al lanzar el Sistema de Previsiones de Inteligencia Artificial (AIFS) el 25 de febrero de 2025 . El nuevo modelo funcionará en paralelo con el tradicional Sistema Integrado de Pronóstico (IFS) basado en la física , aportando avances significativos en la predicción numérica del tiempo.
El sistema de predicción de inteligencia artificial (AIFS)
El diagrama de flujo a continuación proporciona un resumen de cómo se desarrolló el modelo . Los pasos descritos en la imagen son:
- Observar : el ECMWF recopila 800 millones de observaciones de la atmósfera de la Tierra cada día. Estas observaciones incluyen variables como la temperatura , el viento y otros parámetros meteorológicos, provenientes de diversas fuentes, como satélites , boyas oceánicas y estaciones terrestres .
- Absorber : De este total, 60 millones de observaciones pasan por un riguroso control de calidad y son procesadas por el Sistema Integrado de Pronóstico (IFS) , que se basa en ecuaciones físicas . Este sistema tradicional ha sido la base de las predicciones meteorológicas numéricas.
- Modelo : Los datos seleccionados alimentan a AIFS , un modelo basado en IA que aprende a predecir el clima mediante el análisis de patrones climáticos históricos . En lugar de resolver directamente ecuaciones físicas complejas, utiliza el aprendizaje automático para generar predicciones de manera eficiente y rápida .
- Previsión : AIFS ya está operativo en la versión AIFS Single , que genera previsiones deterministas individuales ; el siguiente paso será AIFS ENS , que utilizará un conjunto de modelos ( previsión de conjunto ) para producir múltiples escenarios y mejorar la fiabilidad de las previsiones.
AIFS fue entrenado utilizando un extenso archivo de datos meteorológicos , que contiene registros horarios desde 1979 hasta el presente . Durante el entrenamiento, el modelo aprendió de estos datos históricos y pasó por un proceso continuo de ajustes y correcciones para mejorar su precisión .
Precisión y sostenibilidad superiores
AIFS supera a los modelos tradicionales en una variedad de métricas, incluidas las predicciones de trayectorias de ciclones tropicales (huracanes) , con ganancias de hasta un 20% en precisión . El modelo también destaca por su alto rendimiento computacional , reduciendo alrededor de 1.000 veces el consumo energético necesario para generar pronósticos , lo que supone un importante avance en la sostenibilidad de las operaciones meteorológicas.
A diferencia de los modelos convencionales , que utilizan ecuaciones físicas complejas, AIFS emplea aprendizaje automático para interpretar patrones climáticos a partir de grandes volúmenes de datos históricos. Cada seis horas , el modelo recibe datos de múltiples fuentes , incluidos satélites, boyas oceánicas y estaciones terrestres, y genera pronósticos a corto y mediano plazo.
Impacto y aplicabilidad
AIFS es el primer modelo abierto y operativo basado en IA que proporciona pronósticos detallados para una amplia gama de variables climáticas , como temperatura, viento y diferentes tipos de precipitaciones. Con un espaciado de cuadrícula de 28 km , proporciona pronósticos precisos para sectores como la energía renovable , ayudando a estimar la radiación solar y las velocidades del viento en las turbinas eólicas.
La Directora General del ECMWF, Florence Rabier, destacó la importancia de esta innovación:
Con este nuevo enfoque, el centro refuerza su posición de liderazgo mundial en predicción meteorológica, al tiempo que allana el camino para modelos cada vez más eficientes y accesibles . ECMWF es el modelo de confianza de Meteored .
El futuro de las predicciones basadas en IA
El lanzamiento de AIFS Single , una versión inicial del modelo que genera pronósticos deterministas individuales, es solo el comienzo . El ECMWF planea mejorar sus capacidades para pronosticar diferentes escenarios meteorológicos a través de un sistema de pronóstico por conjuntos . También se está desarrollando un enfoque híbrido que combina inteligencia artificial con modelos físicos tradicionales , abriendo nuevas posibilidades para la meteorología.
Con soporte operativo 24 horas al día, 7 días a la semana y una colaboración activa con los servicios meteorológicos nacionales , AIFS promete revolucionar la previsión meteorológica , mejorando la seguridad y la planificación en múltiples sectores de la sociedad.
Referencia de noticias
Las previsiones de inteligencia artificial del ECMWF entran en funcionamiento , publicadas el 25 de febrero de 2025.