Mente profunda de Google Los investigadores han creado una herramienta de pronóstico del tiempo con inteligencia artificial que realiza predicciones más rápidas y precisas que el mejor sistema disponible en la actualidad.
Apodado GenCast, el nuevo modelo superó el pronóstico de ENS, ampliamente considerado como el líder mundial, el 97% de las veces para predicciones con hasta 15 días de anticipación. Se probó en más de 1.320 escenarios meteorológicos, incluidos ciclones tropicales y olas de calor.
«Superar el rendimiento de ENS marca una especie de punto de inflexión en el avance de la IA para la predicción del tiempo». Precio de Ilándijo un científico investigador de Google DeepMind el guardián. «Al menos en el corto plazo, estos modelos acompañarán y estarán junto a los enfoques tradicionales existentes».
GenCast es un modelo de aprendizaje automático de difusión, similar a los utilizados en la IA generativa para tareas como la creación de imágenes o texto. Sin embargo, está adaptado de manera única para la predicción del tiempo, basado en cuatro décadas de datos del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF), la agencia detrás de ENS.
Durante los experimentos, los investigadores pidieron a GenCast que generara un pronóstico para 2019. Luego compararon los resultados con el clima real durante ese año, así como con las predicciones de ENS.
GenCast crea un conjunto de más de 50 predicciones diferentes, cada una de las cuales muestra un posible escenario futuro. Estos datos ayudan Las autoridades se preparan para eventos climáticos extremos como huracanes o Los operadores de parques eólicos predicen mejor la producción de energía con días de antelación.
El nombre elegante de esta técnica es pronóstico probabilístico por conjuntos. Ya es el estándar de oro en los sistemas de pronóstico tradicionales. Sin embargo, GenCast está llevando las cosas a un nivel superior. El sistema puede generar predicciones en mucho menos tiempo: 8 minutos, en comparación con las horas de los modelos tradicionales.
Esto se debe a que modelos como ENS se ejecutan en enormes supercomputadoras que tienen que analizar millones de ecuaciones para hacer una predicción. Por el contrario, GenCast ejecuta en una única TPU de Google Cloud, un chip diseñado para el aprendizaje automático. Esto se debe a que la IA ha sido entrenada, ha “aprendido” los datos y no tiene que revisarlos cada vez que necesita hacer un pronóstico.
GenCast mejora el de Deepmind Modelo GraphCast presentado el año pasado. Otras empresas de tecnología también están desarrollando sus propios pronosticadores meteorológicos con inteligencia artificial. Nvidia lanzada FourCastNet en 2022, mientras que Huawei lanzó su Pangu-El tiempo modelo en 2023.
Entonces, ¿la IA reemplazará pronto a los pronósticos tradicionales? Probablemente no. Modelos como GenCast todavía dependen de datos de sistemas y modelos meteorológicos tradicionales para entrenar y calibrar sus predicciones. Sin embargo, la IA ciertamente puede mejorar los métodos actuales.
«El mayor valor proviene de un enfoque híbrido, que combina la evaluación humana, los modelos tradicionales basados en la física y el pronóstico del tiempo basado en inteligencia artificial», dijo Steven Ramsdale, pronosticador jefe de la Met Office del Reino Unido. Tiempos financieros.
