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hace 15 horas
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El modelo de IA de Google DeepMind predice ciclones tropicales con mayor precisión que los métodos tradicionales.
POLITICA INVESTIGACIÓN Y TECNOLOGÍA
GOOGLE DEEPMIND
El modelo experimental de predicción de ciclones tropicales desarrollado por Google DeepMind y Google Research ha demostrado, en pruebas internas, una precisión igual o superior a los métodos físicos tradicionales, según los resultados obtenidos en la evaluación de datos recientes del Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos (NHC).
Google ha lanzado Weather Lab, una plataforma interactiva en colaboración con el NHC que permite explorar predicciones generadas por inteligencia artificial (IA) para la temporada de ciclones. Esta herramienta ofrece acceso a modelos capaces de anticipar formación, trayectoria, intensidad, tamaño y forma de ciclones tropicales, generando hasta 50 escenarios con 15 días de antelación. “Esperamos que estos datos ayuden a mejorar los pronósticos del NHC y proporcionen advertencias más tempranas y precisas sobre los peligros asociados a los ciclones tropicales”, señaló Google Blog.
Weather Lab integra predicciones en tiempo real y archivos históricos, permitiendo comparar modelos de IA con referencias físicas como los del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF). Según Google Blog, “las predicciones en vivo provienen de modelos en desarrollo, por lo que no deben considerarse avisos oficiales”. Para información meteorológica definitiva, se recomienda consultar agencias nacionales o servicios locales.
El modelo utiliza redes neuronales estocásticas para procesar un conjunto global de reanálisis meteorológico y una base de datos de casi 5.000 ciclones observados en los últimos 45 años. Esta combinación permite superar la dicotomía entre modelos globales de baja resolución, que predicen bien la trayectoria, y modelos regionales de alta resolución, que capturan mejor la intensidad.
La colaboración entre Google y el NHC busca mejorar la preparación ante desastres por ciclones tropicales. -
(Imagen ilustrativa Infobae)En pruebas con datos del NHC de 2023 y 2024 en las cuencas del Atlántico Norte y el Pacífico Este, la IA logró predicciones de trayectoria a cinco días con una precisión 140 km superior al modelo ENS del ECMWF, lo que representa un avance equivalente a 1,5 días de mejora histórica. También superó en intensidad al sistema HAFS de la NOAA, y sus estimaciones de tamaño y radios de viento fueron comparables con los estándares físicos.
La plataforma Weather Lab permite explorar y comparar predicciones en tiempo real y registros históricos de distintos modelos, incluidos WeatherNext Graph, WeatherNext Gen y el modelo experimental de ciclones. Ofrece más de dos años de predicciones históricas descargables para análisis externo en todas las cuencas oceánicas.
La colaboración incluye al Cooperative Institute for Research in the Atmosphere (CIRA) de la Universidad Estatal de Colorado, la Oficina Meteorológica del Reino Unido (Met Office), la Universidad de Tokio y la empresa japonesa Weathernews Inc. La doctora Kate Musgrave, científica de investigación en el CIRA, evaluó el modelo y concluyó que posee “habilidad comparable o superior a los mejores modelos operativos para trayectoria e intensidad”. Musgrave añadió: “Esperamos confirmar esos resultados con pronósticos en tiempo real durante la temporada de huracanes de 2025”.
Este desarrollo representa un nuevo avance en la serie WeatherNext de Google DeepMind. Al compartir sus modelos mediante Weather Lab, la empresa busca recibir retroalimentación de agencias meteorológicas y servicios de emergencia para perfeccionar la tecnología y contribuir a la toma de decisiones que puedan salvar vidas.
La integración de la inteligencia artificial en la predicción meteorológica no solo permite anticipar con mayor precisión fenómenos extremos, sino que ofrece una herramienta crucial para mitigar el impacto de los ciclones tropicales, especialmente en regiones vulnerables como el sur de Florida.
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