La división de inteligencia artificial (IA) de Google, DeepMind, logró un avance notable en la meteorología gracias a un modelo de aprendizaje automático. Según la publicación de la revista “Science”, el sistema llamado GraphCast, promete superar en precisión a los métodos tradicionales de pronóstico del tiempo.
GraphCast puede predecir cientos de variables meteorológicas para un periodo de hasta 10 días en menos de un minuto y en una sola máquina, un proceso que tradicionalmente requeriría horas y el uso de una supercomputadora. Además, según los científicos del Reino Unido y Estados Unidos que desarrollaron la tecnología, este logro representa un punto de inflexión en el campo.
A #MachineLearning-based #Weather forecasting model from @GoogleDeepMind leads to better, faster, and more accessible 10-day weather predictions than existing approaches, according to a new Science study.
— Science Magazine (@ScienceMagazine) November 14, 2023
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El modelo fue entrenado con cerca de 40 años de datos meteorológicos, incluyendo imágenes de satélite y mediciones de estaciones meteorológicas, dando como resultado predicciones con más del 90 % de precisión en las pruebas que se llevaron a cabo.
GraphCast no solo ofrece pronósticos precisos, sino que también tiene la capacidad de alertar sobre fenómenos extremos como ciclones, temperaturas extremas e inundaciones, lo que podría tener implicaciones significativas en la preparación y respuesta a emergencias.
Este sistema ya está en uso por agencias meteorológicas como el Centro Europeo de Previsión Meteorológica a Plazo Medio, que está probando los pronósticos de GraphCast en tiempo real en su sitio web, destacando su potencial para la mejora de los servicios meteorológicos y la seguridad pública.
