Modelo meteorológico con IA de Microsoft supera a los tradicionales en velocidad, costo y precisión

Microsoft desarrolló un modelo de IA que supera los métodos actuales de pronóstico en el seguimiento de la calidad del aire, los patrones climáticos y las tormentas tropicales relacionadas con el clima, según hallazgos publicados el miércoles.

Denominado Aurora, el nuevo sistema, que aún no se ha comercializado, generó pronósticos meteorológicos a 10 días y predijo las trayectorias de los huracanes con mayor precisión y rapidez que los pronósticos tradicionales, y a un menor costo, informaron investigadores en la revista Nature.

“Por primera vez, un sistema de IA puede superar a todos los centros operativos en el pronóstico de huracanes”, afirmó el autor principal, Paris Perdikaris, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Pensilvania.

Al entrenarse únicamente con datos históricos, Aurora pudo pronosticar correctamente todos los huracanes en 2023 con mayor precisión que los centros operativos de pronóstico, como el Centro Nacional de Huracanes de EU.

Los modelos tradicionales de predicción meteorológica se basan en principios físicos básicos, como la conservación de la masa, el momento y la energía, y requieren una enorme capacidad informática.

El estudio señala que los costos computacionales de Aurora fueron cientos de veces menores.

Los resultados experimentales siguen los pasos del modelo de IA Pangu-Weather, desarrollado y presentado por Huawei en 2023, y podrían anunciar un cambio de paradigma en la forma en que las principales agencias meteorológicas del mundo pronostican el tiempo y los eventos extremos potencialmente mortales exacerbados por el calentamiento global.

“Creo que estamos al comienzo de una era de transformación en la ciencia de los sistemas atmosféricos”, afirmó Perdikaris.

“En los próximos cinco a 10 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 en cualquier lugar que deseemos”.

El modelo de IA de Microsoft superó a 7 centros de pronósticos

Según sus diseñadores, Aurora es el primer modelo de IA que supera consistentemente a siete centros de pronóstico en la predicción de la trayectoria de cinco días de ciclones devastadores.

En su simulación, Aurora pronosticó correctamente con cuatro días de antelación dónde y cuándo Doksuri, el tifón más costoso jamás registrado en el Pacífico, impactaría Filipinas. Las previsiones oficiales de aquel momento, para 2023, lo situaban rumbo al norte de Taiwán.

El modelo de IA de Microsoft también superó al modelo del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (CEPMPM) en 92% de los casos en previsiones globales a 10 días, en una escala de aproximadamente 10 km².

El CEPMPM, que proporciona previsiones para 35 países europeos, se considera el referente mundial en precisión meteorológica.

En diciembre, Google anunció que su modelo GenCast superó la precisión del centro europeo en más del 97% de los 1,320 desastres climáticos registrados en 2019.

Estos prometedores resultados, todos experimentales y basados ​​en eventos observados, están siendo analizados minuciosamente por las agencias meteorológicas.

Varios, como Météo-France, están desarrollando sus propios modelos de aprendizaje de IA junto con los modelos digitales tradicionales. “Nos hemos tomado esto muy en serio”, declaró a la AFP Florence Rabier, directora general del CEPMPM.

Su primer “modelo de aprendizaje”, puesto a disposición de los Estados miembros en febrero, es “aproximadamente 1,000 veces más económico en términos de tiempo de computación que el modelo físico tradicional”, añadió.

Aunque opera con una resolución menor (30 km²) que Aurora, el modelo del CEPMPM ya está operativo.