Modelo de pronóstico del clima impulsado por IA que transformará las predicciones globales

Un nuevo modelo de pronóstico del clima basado en inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar el pronóstico mundial, ofreciendo predicciones significativamente más rápidas y utilizando una cantidad de energía computacional mucho menor que los sistemas actuales basados en IA y física.

Desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge en colaboración con el Alan Turing Institute, Microsoft Research y el Centro Europeo para las Predicciones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF), el modelo Aardvark busca democratizar el pronóstico del tiempo, haciéndolo más accesible a las naciones en desarrollo.

El profesor Richard Turner, del Departamento de Ingeniería de Cambridge, que lideró la investigación, describió a Aardvark como "miles de veces más rápido que todos los métodos de pronóstico del clima anteriores".

A diferencia de los modelos tradicionales basados en física que requieren un poder computacional extenso, Aardvark puede operar en una computadora de escritorio estándar, reduciendo el tiempo de procesamiento de horas o incluso días a solo unos segundos.

"Aardvark reimagina los métodos actuales de predicción meteorológica, ofreciendo el potencial para realizar pronósticos más rápidos, económicos, flexibles y precisos que nunca antes", dijo Turner. "Esto podría ser un cambio radical tanto para países desarrollados como en desarrollo."

Los sistemas actuales de pronóstico del tiempo dependen de un proceso en múltiples etapas que implica modelos de predicción numérica del tiempo (NWP) basados en física, que demandan un poder computacional significativo. La introducción de la IA en los últimos años por parte de empresas como Google DeepMind, Huawei y Microsoft ha demostrado que algunos componentes de este proceso pueden ser reemplazados por el aprendizaje automático, mejorando la eficiencia. Sin embargo, Aardvark va un paso más allá al reemplazar todo el proceso con un enfoque impulsado por IA.

El nuevo modelo ingesta datos de observación de satélites, estaciones meteorológicas, globos, barcos y aviones, generando pronósticos globales y hiperlocales sin la necesidad de costosos supercomputadores. Según los investigadores, Aardvark ya supera al Sistema de Pronóstico Global (GFS) de EE.UU. en muchas variables de pronóstico, incluso utilizando solo el 10% de los datos de entrada.

El Dr. Scott Hosking, Director de Ciencia e Innovación para el Medio Ambiente y la Sostenibilidad del Alan Turing Institute, afirmó que este avance podría "democratizar el pronóstico al hacer que tecnologías poderosas estén disponibles para las naciones en desarrollo de todo el mundo, además de ayudar a los responsables de políticas, planificadores de emergencias e industrias que dependen de pronósticos meteorológicos precisos".

La Dra. Anna Allen, autora principal del estudio, señaló que el enfoque de aprendizaje de extremo a extremo de Aardvark podría extenderse más allá de la predicción del clima estándar para mejorar las predicciones de huracanes, incendios forestales, tornados, calidad del aire, dinámicas oceánicas y condiciones de hielo marino.

A pesar de sus resultados prometedores, Aardvark enfrenta desafíos antes de poder reemplazar completamente los modelos meteorológicos tradicionales. Se ha advertido que, si bien el modelo es impresionante, se necesita desarrollo adicional para generar todas las variables necesarias con alta resolución espacial.

Microsoft, un socio industrial clave en el proyecto, ha confirmado que Aardvark permanecerá completamente de código abierto, asegurando que sus beneficios puedan ser compartidos y desarrollados en colaboración por la comunidad científica global.

El Alan Turing Institute está estableciendo ahora un equipo de investigación dedicado liderado por Turner para explorar formas de integrar Aardvark en esfuerzos de pronóstico ambiental de alta precisión para el clima, los océanos y el hielo marino. El equipo tiene como objetivo implementar Aardvark en regiones del mundo con pocos datos, desbloqueando nuevas posibilidades en meteorología impulsada por IA.

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