La IA predice la llegada de huracanes a tierra con mayor rapidez y precisión
Un artículo científico publicado recientemente ha descubierto que la inteligencia artificial podría ayudar a predecir mejor la llegada de huracanes.
Según los investigadores, la herramienta de aprendizaje automático GraphCast de Google crea pronósticos meteorológicos globales más rápidos y precisos de lo que era posible anteriormente.
“Esta capacidad tiene el potencial de salvar vidas a través de una mayor preparación”, dijo el autor Remi Lam en un artículo de investigación, agregando que el código es de código abierto y está disponible de forma gratuita.
GraphCast se une a otros sistemas de predicción meteorológica con IA de Google DeepMind y Google Research, junto con los pronosticadores regionales Nowcasting y MetNet-3.
Simon Boxall, de Hazard Management Cayman Islands, responsable del programa de gestión de desastres de Caimán, dijo que acogía con agrado la nueva tecnología.
“Si bien nos esforzamos por evolucionar y mejorar continuamente, dependemos, principalmente, de fuentes oficiales del gobierno para los pronósticos meteorológicos relacionados con los huracanes”, explicó.
El Centro Nacional de Huracanes, con sede en Estados Unidos, es el centro de excelencia aprobado por la Organización Meteorológica Mundial para el pronóstico de ciclones tropicales para la región del Mar Caribe, incluido Caimán, dijo Boxall.
La OMM también reconoce al Servicio Meteorológico Nacional de las Islas Caimán como el pronosticador oficial de la jurisdicción, señaló.
“Obviamente estas fuentes oficiales no realizan su trabajo en el vacío”, añadió Boxall.
“Si se demuestra que la inteligencia artificial ayuda a la capacidad de pronóstico del Centro Nacional de Huracanes, es casi seguro que incorporarán esta herramienta en sus productos”.
Aprendizaje profundo
GraphCast ofrece predicciones meteorológicas para 10 días con una precisión sin precedentes en menos de un minuto, según el artículo de investigación publicado en Science el 14 de noviembre.
Esto supera el sistema de simulación meteorológica estándar de la industria: el Pronóstico de alta resolución producido por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF).
Un pronóstico de 10 días utilizando este enfoque puede requerir horas de cálculo en una supercomputadora con cientos de máquinas.
El modelo de IA también puede ofrecer advertencias tempranas de fenómenos meteorológicos extremos y predecir las trayectorias de los ciclones con gran precisión en el futuro.
“En un mundo con un clima cada vez más extremo, los pronósticos rápidos y precisos nunca han sido más importantes”, escribió Lam en su artículo de investigación.
Explicó que las predicciones a mediano plazo son importantes para respaldar la toma de decisiones en todos los sectores, pero son difíciles de hacer con precisión y eficiencia.
Los pronósticos generalmente se basan en la predicción meteorológica numérica, que comienza con ecuaciones físicas que luego se traducen en algoritmos informáticos que se ejecutan en supercomputadoras.
Esto lleva mucho tiempo, requiere una gran experiencia y es costoso, afirmó Lam.
“El aprendizaje profundo ofrece un enfoque diferente: utilizar datos en lugar de ecuaciones físicas para crear un sistema de pronóstico del tiempo”, añadió.
Boxall dijo al Compass que, desde la perspectiva del HMCI, “cualquier cosa que nos dé más tiempo para preparar a la población para el posible impacto de un huracán es, por supuesto, bienvenida”.
Pero la capacidad predictiva de la IA para el pronóstico del tiempo se basa en datos de modelos anteriores, afirmó.
“Hasta cierto punto, en el contexto del cambio climático, estamos asistiendo a una nueva “normalidad”, especialmente en relación con la velocidad de intensificación de los ciclones tropicales.
“A medida que mejoren los modelos tradicionales, también lo hará la capacidad de la IA para anticipar con precisión cosas como la ubicación de la llegada a tierra”.
Las agencias meteorológicas ya están utilizando GraphCast, incluido el ECMWF, que está realizando un experimento en vivo de los pronósticos del modelo en su sitio web.
La temporada de huracanes en el Atlántico se extiende del 1 de junio al 30 de noviembre.
