con pronósticos más rápidos y precisos que nunca

Un nuevo sistema de predicción meteorológica con inteligencia artificial, denominado Aardvark Weather, puede ofrecer pronósticos precisos diez veces más rápido y utilizando miles de veces menos potencia de procesamiento que los sistemas de pronóstico actuales basados en IA y física. Así lo asegura un nuevo trabajo de investigadores de la Universidad de Cambridge con el apoyo del Instituto Alan Turing, el Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas a Medio Plazo (todos en Reino Unido) y Microsoft Research.

En profundidad

Por lo general, los pronósticos meteorológicos de los que depende la gente se generan actualmente mediante un complejo conjunto de etapas, cada una de las cuales tarda varias horas en ejecutarse en supercomputadoras a medida. Además del uso diario, el desarrollo, el mantenimiento y la implementación de estos complejos sistemas requieren un tiempo considerable y grandes equipos de expertos.

Más recientemente, investigaciones de Huawei, Google y Microsoft han demostrado que un componente de este proceso, el solucionador numérico (que calcula la evolución del clima a lo largo del tiempo), puede sustituirse por IA, lo que resulta en predicciones más rápidas y precisas. Esta combinación de IA y enfoques tradicionales está siendo implementada por el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo.

Pero con Aardvark, los investigadores han reemplazado todo el proceso de predicción meteorológica con un único y sencillo modelo de aprendizaje automático. El nuevo modelo incorpora observaciones de satélites, estaciones meteorológicas y otros sensores, y genera pronósticos globales y locales. Este enfoque, totalmente basado en IA, permite realizar predicciones en minutos desde una computadora de escritorio.

Uno de los aspectos más atractivos de Aardvark es su flexibilidad y diseño sencillo. Gracias a que aprende directamente de los datos, puede adaptarse rápidamente para generar pronósticos personalizados para industrias o ubicaciones específicas.

En esta línea, Anna Allen, autora principal de la Universidad de Cambridge, recalca: «Estos resultados son solo el comienzo de lo que Aardvark puede lograr. Este enfoque de aprendizaje integral puede aplicarse fácilmente a otros problemas de predicción meteorológica, como huracanes, incendios forestales y tornados. Más allá del clima, sus aplicaciones se extienden a la predicción del sistema terrestre en general, incluyendo la calidad del aire, la dinámica oceánica y la predicción del hielo marino».

En resumen

Los próximos pasos para Aardvark incluyen el desarrollo de un nuevo equipo dentro del Instituto Alan Turing dirigido por el profesor Richard Turner, explorando el potencial de implementar Aardvark en el sur global e integrando la tecnología en el trabajo más amplio del Instituto para desarrollar pronósticos ambientales de alta precisión para el clima, los océanos y el hielo marino.