Jueves, 25 de abril de 2024
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La inteligencia artificial ha conseguido predecir el comportamiento atmosférico y meteorológico casi con la misma fiabilidad que las predicciones convencionales y reduciendo, además, el tiempo de cálculo y el impacto medioambiental
Conocer con la mayor exactitud posible el comportamiento del clima se torna imprescindible para minimizar los impactos sociales, materiales y ambientales de un clima cambiante . La irrupción de determinadas herramientas tecnológicas, como la inteligencia artificial, ayudan al desarrollo y progreso de la modelización de predicciones, según han comprobado los expertos. “Gracias a la IA estamos mejor preparados para abordar los desafíos climáticos”, sintetiza José Miguel Viñas, físico y meteorólogo de Meteored.
No hablamos de algo futurible, sino del presente. Sin ir más lejos, el Centro Europeo de Predicción, entidad de referencia mundial,, ya tiene un equipo enfocado en esta tecnología. Según el experto, la actual forma de trabajo se basa en modelos matemáticos sofisticados que simulan el comportamiento de la atmósfera y un superordenador que los analiza.
Sin embargo, “la IA utiliza otra metodología que permite ahorrar mucho tiempo de cálculo y cuyos resultados, en el caso de la predicción meteorológica para los próximos días, alcanza un nivel de confianza similar al del método tradicional”, apunta el especialista. ¿Cómo hemos pasado de reducir unas operaciones para las que se tardaban horas a hacerlo en apenas dos minutos? Aunque parece magia, todo tiene su explicación: “La clave está en que la IA trabaja mediante machine learning, es decir, recopila toda la información que existe sobre las predicciones que han generado los modelos habituales a lo largo de su historia y aprende a medida que se crean nuevas predicciones”, apunta Viñas.
Herramientas como GraphCast, impulsada por Google, han iniciado una senda basada en la tecnología y la IA para descubrir con antelación fenómenos casi imprevisibles y prepararnos para ellos. “Esto tendrá un recorrido muy amplio, sobre todo porque nace con los motores de búsqueda de Google, desde donde han trasladado sus habilidades a la herramienta, que es capaz de predecir en apenas unos segundos con la misma fiabilidad que los métodos clásicos”, se explaya el meteorólogo.
La propia compañía publicó un estudio en el que se comprobó cómo GraphCast superó en un 90% las predicciones del European Centre for Medium-range Weather Forecasts, el sistema más reputado del mundo. Además, la operativa de esta IA es mil veces más barata en términos de consumo de energía que la utilizada por el método convencional. El tiempo es otro de sus grandes puntales: GraphCast puede realizar predicciones meteorológicas con hasta diez días de antelación en menos de un minuto.
Antes que ella, Huawei desarrolló Pangu-Weather, otra IA que mejora los tiempos y los resultados. En este caso, permite realizar previsiones precisas con una mejora de 10.000 veces en la velocidad de predicción respecto al método convencional. Los creadores de Huawei afirmaron que, además, la herramienta funciona hasta con las previsiones meteorológicas extremas.
El desarrollador Nvidia también ha creado una IA para este campo: FourCastnet. Esta aplicación determinó con mayor exactitud que los procedimientos habituales, el seguimiento de tormentas tropicales. Según los últimos datos, FourCastnet es capaz de predecir el tiempo de 21 días en una décima parte del tiempo y con un consumo energético mil veces menor que el método clásico.
Pero, más allá de este aspecto, estos avances en los sistemas de producción permiten reducir al mínimo el consumo energético y hacer estos procesos más sostenibles, o tener mapas meteorológicos más detallados con mayor rapidez y con gran fiabilidad a largo plazo. Algo que puede ayudar tanto al confort climático de la ciudadanía como a los planes de las administraciones de entidades locales.
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