Microsoft ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) que supera los métodos de pronóstico actuales en el seguimiento de la calidad del aire, los patrones climáticos y las tormentas tropicales afectadas por el clima, según los hallazgos publicados el miércoles.
El nuevo sistema, denominado Aurora, que aún no ha sido comercializado, generó pronósticos meteorológicos de 10 días y predijo trayectorias de huracanes con mayor precisión y rapidez que los pronósticos tradicionales, y a menores costos, informaron los investigadores en la revista Nature.
“Por primera vez, un sistema de IA puede superar a todos los centros operativos en materia de pronóstico de huracanes”, afirmó el autor principal, Paris Perdikaris, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Pensilvania.
Entrenado únicamente con datos históricos, Aurora pudo pronosticar correctamente todos los huracanes en 2023 con mayor precisión que los centros de pronóstico operativos, como el Centro Nacional de Huracanes de EE. UU.
Los modelos tradicionales de predicción meteorológica están diseñados sobre la base de principios físicos básicos (como la conservación de la masa, el momento y la energía) y requieren una enorme potencia informática.
Los costos computacionales de Aurora fueron cientos de veces más bajos, según el estudio.
Los resultados experimentales siguen los pasos del modelo de inteligencia artificial Pangu-Weather desarrollado y presentado por el gigante tecnológico chino Huawei en 2023, y podrían anunciar un cambio de paradigma en la forma en que las principales agencias meteorológicas del mundo pronostican el clima y los eventos extremos potencialmente mortales exacerbados por el calentamiento global.
“Creo que estamos al comienzo de una era de transformación en la ciencia del sistema aéreo”, dijo Perdikaris en una presentación en video distribuida por Nature.
“En los próximos cinco a diez años, el santo grial será cómo construir sistemas que puedan trabajar directamente con observaciones de fuentes de teledetección como satélites y estaciones meteorológicas para generar pronósticos de alta resolución donde queramos”.
Según sus diseñadores, Aurora es el primer modelo de IA que supera consistentemente a siete centros de pronóstico al predecir la trayectoria de cinco días de ciclones devastadores.
En su simulación, por ejemplo, Aurora pronosticó correctamente con cuatro días de antelación dónde y cuándo Doksuri —el tifón más costoso jamás registrado en el Pacífico— afectaría Filipinas.
Los pronósticos oficiales de la época, para 2023, apuntaban a que se dirigiría al norte de Taiwán.
El modelo de inteligencia artificial de Microsoft también superó al modelo del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) en el 92 por ciento de los casos para previsiones globales de 10 días, en una escala de aproximadamente 10 kilómetros cuadrados (3,86 millas cuadradas).
El ECMWF, que proporciona previsiones para 35 países europeos, se considera el referente mundial en materia de precisión meteorológica.
En diciembre, Google anunció que su modelo GenCast había superado la precisión del centro europeo en más del 97 por ciento de los 1.320 desastres climáticos registrados en 2019.
Estas prometedoras actuaciones —todas ellas experimentales y basadas en acontecimientos observados— están siendo examinadas de cerca por las agencias meteorológicas.
Varios, incluido Meteo-France, están desarrollando sus propios modelos de aprendizaje de IA junto con los modelos digitales tradicionales.
“Es algo que nos tomamos muy en serio”, declaró a la AFP Florence Rabier, directora general del ECMWF.
Su primer “modelo de aprendizaje”, puesto a disposición de los Estados miembros en febrero, es “aproximadamente 1.000 veces menos costoso en términos de tiempo de cálculo que el modelo físico tradicional”, añadió.
Aunque funciona con una resolución más baja (30 km2) que Aurora, el modelo ECMWF ya está operativo.
