Dentro del trabajo que realiza Google con la Inteligencia Artificial (IA) presentaron su herramienta GraphCast, un modelo de última generación capaz de realizar pronósticos meteorológicos de mediano plazo con una precisión que ninguna computadora o análisis había demostrado antes.
Por medio de una investigación publicada por Google y en la revista Science muestra los resultados que se consiguieron y las precisiones en los pronósticos en comparación con otros sistemas como el Pronóstico de alta resolución (HRES, por sus siglas en inglés) del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECWF).
Esta IA también fue capaz de ofrecer advertencias tempranas ante fenómenos meteorológicos extremos al lograr predecir las trayectorias de los ciclones con gran precisión, identificar ríos atmosféricos asociados con el riesgo de inundaciones y la aparición de temperaturas extremas.
“GraphCast da un importante paso adelante en la IA para la predicción meteorológica, ofreciendo pronósticos más precisos y eficientes, y abriendo caminos para respaldar la toma de decisiones críticas para las necesidades de nuestras industrias y sociedades”, señaló Google en un blog.
La empresa señaló que, a medida que los patrones climáticos evolucionan en un clima cambiante, la herramienta evolucionará y mejorará a medida que haya datos de mejor calidad disponibles. Por ahora, GraphCast ya logró ser el sistema de pronóstico meteorológico global de 10 días más preciso del mundo.
De igual forma, se anunció que se abrirá el código de la herramienta con la intención de que científicos y pronosticadores a nivel mundial beneficien a miles de millones de personas con los pronósticos más acertados, además de que ya ha comenzado a trabajar con el ECWF al realizar un experimento con los pronósticos de la IA en vivo y que pueden seguirse en esta página o al dar click aquí.
¿Cómo funciona esta Inteligencia Artificial del clima?
Google explicó que los pronósticos del clima se basan en la predicción meteorológica numérica (NWP, por sus siglas en inglés) una que comienza con ecuaciones físicas cuidadosamente definidas que se traducen en algoritmos informáticos ejecutados por supercomputadoras.
Aunque es la forma tradicional de trabajo, esto requiere de una gran cantidad de tiempo y experiencia, junto a costosos recursos informáticos para dar precisión a los pronósticos.
Por ello, al desarrollar GraphCast se alimentó su base con décadas de datos meteorológicos históricos para que aprendiera un modelo de las relaciones de causa y efecto del clima. De igual forma, se le entrenó con cuatro décadas de datos de reanálisis meteorológico del conjunto de datos ERA5 del ECMWF, lo cual incluyó imágenes de satélite, radares y estaciones meteorológicas para que pudiera reconstruir un registro del tiempo histórico mundial.
Como Inteligencia Artificial se basa en aprendizaje automático y en Graph Neural Networks (GNN) una arquitectura para el procesamiento de datos estructurados espacialmente.
Sus pronósticos de alta resolución son de 0.25 grados de longitud/latitud (28 km por 28 km en el ecuador), lo que se traduce en más de un millón de puntos de cuadricula que cubren toda la superficie de la Tierra.
En casa uno de esos puntos de cuadricula, el modelo es capaz de predecir cinco variables, donde se incluyen la temperatura, la velocidad, dirección del viento y la presión media al nivel del mar, así como seis variables atmosféricas en cada uno de los 37 niveles de altitud como son la humedad específica, la velocidad y dirección del viento y la temperatura.
GraphCast fue capaz de proporcionar predicciones precisas en más del 90 por ciento de 1,380 variables de prueba. El modelo terminó por superar al HRES en 99.7 por ciento de las variables de prueba para el clima futuro.
“Nuestra investigación más amplia no se trata sólo de anticipar el tiempo: se trata de comprender los patrones más amplios de nuestro clima”, detalló Google. “Al desarrollar nuevas herramientas y acelerar la investigación, esperamos que la IA pueda empoderar a la comunidad global para abordar nuestros mayores desafíos ambientales”.
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