La herramienta DeepMind hace pronósticos del tiempo para 10 días en 60 segundos
Los investigadores de Google DeepMind desarrollan un modelo de previsión meteorológica basado en Inteligencia Artificial que es un 90% mejor que los sistemas de previsión actuales.
Los investigadores de Google DeepMind han desarrollado un nuevo modelo de pronóstico del tiempo basado en Inteligencia Artificial (IA) llamado GraphCast. Aclamado como un avance importante en el pronóstico del tiempo con hasta 10 días de anticipación, el modelo fue publicado en la revista Science y es conocido por sus pronósticos rápidos y precisos.
Uno de los científicos principales de DeepMind, Remi Lam, dijo que GraphCast es mucho mejor que los mejores sistemas de pronóstico del tiempo actuales porque fue capaz de superarlos en el 90% de 1.380 pruebas diferentes.
//The worlds tech giants are jockeying to claim the most skillful model, including Google DeepMind, which describes its GraphCast model in Science this week, and Huawei, which published a similar model, called Pangu-Weather, in Nature earlier this year.// https://t.co/FtPjgts2Kx pic.twitter.com/5PJIQ0qI6O
— Joby Joseph (@badjoby) November 26, 2023
Los pronósticos meteorológicos tradicionales se basan en complejas fórmulas matemáticas y datos de estaciones meteorológicas, satélites y equipos oceánicos. GraphCast, sin embargo, utiliza un tipo de IA llamado aprendizaje automático, entrenado en 39 años de datos meteorológicos, para hacer predicciones mucho más rápido que los métodos antiguos.
Impresionante velocidad de IA
Según una investigación, puede hacer predicciones para 10 días en menos de un minuto, una tarea que antes tomaba horas.
Lam dijo que GraphCast es especialmente preciso al hacer predicciones en la troposfera (la parte inferior de la atmósfera que afecta más directamente a nuestro clima) y funciona mejor que los sistemas existentes en más del 99% de las mediciones en esta área.
Expertos como Aditya Grover de la Universidad de California, Los Ángeles y Matthew Chantry del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF) destacaron GraphCast por su precisión y alto rendimiento. Grover incluso dijo que GraphCast "actualmente lidera la carrera entre los modelos de IA”.
¿Hay debilidades?
Si bien es muy bueno para predecir grandes fenómenos meteorológicos como tormentas y cambios de temperatura, no es tan eficaz en predicciones muy locales y a pequeña escala . Lam menciona que GraphCast no pretende reemplazar completamente los métodos de pronóstico tradicionales, sino más bien mejorarlos con capacidades de inteligencia artificial.
“Nuestro trabajo debe interpretarse como evidencia de que [el pronóstico del tiempo asistido por IA] es capaz de enfrentar los desafíos de los problemas de pronóstico del mundo real y tiene el potencial de complementar y mejorar los mejores métodos actuales”, dijo Lam.
El desarrollo ciertamente marca un avance importante en el pronóstico del tiempo, pero no reemplazará los modelos de pronóstico del tiempo existentes. Con la ayuda de IA como GraphCast , el futuro del pronóstico del tiempo podría parecer aún más brillante.