Un nuevo avance en la inteligencia artificial ha permitido a los investigadores de DeepMind predecir con precisión el lugar donde el huracán Lee tocaría tierra antes de que ocurriera. El modelo de IA utilizado, llamado GraphCast, ha demostrado ser altamente efectivo en prever el comportamiento de los fenómenos meteorológicos.
Pero DeepMind no es la única compañía que ha logrado avances significativos en el campo de la meteorología impulsada por IA. Tanto Nvidia como Huawei han desarrollado modelos que también han demostrado ser muy precisos en la predicción del clima.
Google, por su parte, ha presentado nuevas pruebas que demuestran que su modelo de IA supera en más del 90% de las variables atmosféricas a los pronósticos del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas. Esto refuerza la confiabilidad de su sistema y su capacidad para ofrecer pronósticos meteorológicos más precisos.
Una de las ventajas del modelo de DeepMind es su capacidad para ejecutarse en una laptop y generar pronósticos en menos de un minuto. En contraste, los modelos convencionales requieren el uso de supercomputadoras, lo que ralentiza el proceso de predicción.
Este avance se debe a que las simulaciones meteorológicas estándar son engorrosas y requieren horas de cálculo en potentes servidores. En cambio, DeepMind utiliza redes neuronales gráficas para modelar el comportamiento de los fluidos y predecir el clima a escala global. Esto permite que el sistema sea más liviano y genere pronósticos rápidamente con menos potencia informática.
Si bien el entrenamiento de estos sistemas requiere el uso de GPU especializadas, el resultado final es un modelo eficiente y rápido que puede mejorar enormemente la precisión de los pronósticos meteorológicos.
Estos avances en la inteligencia artificial aplicada a la predicción del clima representan un gran paso hacia adelante en nuestra capacidad para comprender y anticipar los fenómenos meteorológicos. Con modelos cada vez más precisos y rápidos, se espera que el impacto de los desastres naturales se reduzca y que podamos tomar decisiones más informadas para proteger a las comunidades en riesgo.
Fuente: Vive Miranda.
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