La IA supera a los centros de pronóstico meteorológico globales

La IA supera el «estándar de oro» de la previsión meteorológica

La IA ha superado los métodos de pronóstico tradicionales en el seguimiento de la calidad del aire, los patrones climáticos y las tormentas tropicales debido al cambio climático (Foto: Getty).

Un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Microsoft llamado Aurora está atrayendo gran atención en la comunidad científica al demostrar su capacidad para predecir el tiempo con mayor precisión y rapidez que muchos de los principales centros meteorológicos del mundo, incluido el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) y el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos (NHC).

Según una investigación publicada el 22 de mayo en la revista Nature, el sistema Aurora fue entrenado completamente con datos históricos, sin utilizar modelos de física tradicionales.

Aun así, produjo resultados impresionantes, incluida la predicción precisa de todos los huracanes principales en 2023, al tiempo que generó pronósticos meteorológicos de 10 días con costos computacionales cientos de veces menores.

En un ejemplo particular, Aurora predijo correctamente con cuatro días de antelación que el súper tifón Doksuri tocaría tierra en el norte de Filipinas, mientras que el pronóstico oficial en ese momento indicaba que la tormenta se dirigiría al norte de Taiwán.

Doksuri fue posteriormente registrada como una de las tormentas más costosas en la historia de la región Asia- Pacífico .

Aurora también superó al ECMWF, que se considera el “estándar de oro” en pronóstico. En concreto, la IA de Microsoft logró una precisión mayor que la del ECMWF en el 92% de los pronósticos globales de 10 días, con una resolución de unos 10 km².

Carrera de IA entre gigantes tecnológicos

AI Aurora predijo con precisión que el tifón Doksuri tocaría tierra en el norte de Filipinas (Foto: Microsoft).

Aurora no es el único modelo de IA en este espacio. Anteriormente, Huawei presentó el modelo Pangu-Weather en 2023, y Google también afirmó que su modelo GenCast superó al ECMWF en el 97% de los casos de desastres naturales en 2019.

Los principales países y agencias meteorológicas también están avanzando a paso de tortuga. Meteo-France y el propio ECMWF están desarrollando sus propios modelos de aprendizaje automático. Los representantes del ECMWF dijeron que su primer modelo de IA, puesto en pruebas desde febrero de 2025, ahorra más de 1.000 veces el tiempo de cálculo en comparación con el modelo físico, a pesar de la resolución limitada (30 km²).

El auge de la IA en la previsión meteorológica se debe al hecho de que los modelos de previsión tradicionales requieren una gran cantidad de cálculos porque se basan en ecuaciones físicas complejas.

Mientras tanto, la IA como Aurora aprende de datos reales, lo que reduce significativamente el tiempo de procesamiento. Según los expertos, este podría ser el primer paso hacia una revolución en la meteorología.

“Estamos al comienzo de una gran transformación en la ciencia del sistema atmosférico”, afirmó Paris Perdikaris, profesor asociado de la Universidad de Pensilvania y autor principal del estudio.

“El objetivo en los próximos 5 a 10 años es construir sistemas que puedan aprovechar directamente los datos de satélites y estaciones meteorológicas para generar pronósticos de alta resolución en cualquier parte del mundo ”, afirmó.

Actualmente, aunque Aurora todavía no se comercializa, los resultados de las pruebas muestran un gran potencial.

La sustitución gradual de los métodos tradicionales por IA en el campo de la meteorología se considera factible y necesaria, especialmente en el contexto de un cambio climático cada vez más severo y una necesidad de previsiones precisas y oportunas que se vuelve más urgente que nunca.

Fuente: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/ai-vuot-mat-cac-trung-tam-du-bao-thoi-tiet-toan-cau-20250523065832612.htm