Los pronósticos meteorológicos son más precisos y detallados que nunca

La era de la predicción meteorológica basada en computadora comenzó en 1965. Sesenta años después, la Oficina Meteorológica está liderando otra revolución tecnológica, esta vez impulsada por inteligencia artificial (IA).

Según el Financial Times , la IA está ayudando a mejorar la capacidad de predecir los patrones de nubes, las precipitaciones y la temperatura. En concreto, esta tecnología está ampliando el rango de predicción, desde predicciones instantáneas súper precisas en cuestión de horas, hasta predicciones a mediano plazo (3-15 días) y ahora es capaz de predecir el tiempo a nivel subestacional (2 semanas a 2 meses).

“Vemos el potencial de un cambio radical en la forma de pronosticar el tiempo. En cierto modo, es similar a cuando los humanos empezaron a usar computadoras”, afirmó Kirstine Dale, directora de IA del Servicio Meteorológico.

De la previsión digital a la IA integral

Anteriormente, la previsión meteorológica dependía en gran medida de la previsión meteorológica numérica, un proceso computacional complejo que requería que supercomputadoras procesaran millones de observaciones en tiempo real. Los sistemas pioneros de inteligencia artificial meteorológica aún requieren una asimilación intensiva de datos, pero luego utilizan el aprendizaje automático para realizar pronósticos.

La IA está teniendo un impacto profundo en el campo de la previsión meteorológica. Foto: Financial Times.

Los resultados iniciales son muy prometedores. El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (CEPMPM) afirmó que su primer modelo de IA, lanzado en febrero, mejoró la precisión en aproximadamente un 20% en métricas clave como la predicción de la trayectoria de los ciclones tropicales.

La nueva tecnología de IA aprovechará las enormes mejoras en la precisión de los pronósticos logradas en las últimas décadas. Desde principios de la década de 2000, se dispone de datos satelitales más avanzados y la brecha de precisión entre hemisferios ha desaparecido, afirmó Florence Rabier, directora general del CEPMPM.

Anteriormente, el ECMWF también lanzó su propio modelo de pronóstico global de IA llamado AIFS en octubre de 2023.

En declaraciones al Washington Post , el meteorólogo Matt Lanza calificó de “increíble” el pronóstico del AIFS para el huracán Francine en septiembre. “Tendrías que estar loco para no usarlo todos los días en tu conjunto de herramientas de pronóstico”, comentó el experto.

Luego, con el huracán Milton, AIFS indicó un punto de llegada a tierra de solo 21 kilómetros antes de llegar a Florida. Tras este logro, el meteorólogo Bryan Bennett declaró que AIFS es “el modelo más preciso que el mundo haya tenido jamás”.

Los modelos tradicionales de predicción meteorológica requieren una gran capacidad computacional y deben ser operados por personas altamente calificadas. Foto: 7wData.

Sin embargo, ese fue sólo el comienzo de la era en la que la IA dominó este campo. Según el Financial Times , está surgiendo una segunda generación de sistemas de IA experimentales “de extremo a extremo” que prometen posibilidades aún más emocionantes.

Estos modelos omiten el paso de asimilación de datos y trabajan directamente con observaciones sin procesar de satélites y estaciones meteorológicas para generar pronósticos tanto globales como locales.

“De repente, llegamos a un punto en el que se puede instalar un nuevo sensor y esos datos se pueden incorporar al modelo muy rápidamente”, afirma Scott Hosking del Instituto Turing. Hosking estima que hay entre 20 y 30 modelos meteorológicos de IA diferentes en diversas etapas de desarrollo, y que ese número crecerá rápidamente en solo un año.

El papel de los meteorólogos en el futuro

Una pregunta importante es cuál será el papel de los meteorólogos a medida que el mundo se vuelva cada vez más dependiente de la IA.

A pesar de esto, los funcionarios de la Oficina Meteorológica creen que el auge de la tecnología no costará puestos de trabajo a los humanos. En cambio, los meteorólogos seguirán siendo necesarios y quizá incluso sean más importantes que nunca.

Tendrán que evaluar las diferencias entre los modelos de IA que compiten, mantener un papel vital a la hora de poner en contexto los números brutos de los pronósticos y comunicar los niveles de riesgo y las medidas de mitigación. En realidad, todavía es necesario recopilar datos sin procesar y verificarlos para detectar anomalías.

La tecnología está transformando nuestra comprensión del clima, pero como un poderoso aliado de los métodos de pronóstico tradicionales, no como un sustituto. Veo una relación cada vez más simbiótica. Necesitamos que trabajen juntas como un equipo, argumenta Kirstine Dale.

El modelo de IA predice la trayectoria de la tormenta en comparación con la realidad. Foto: Harvard.

Además, si bien las perspectivas de la IA en el pronóstico meteorológico son brillantes, hay una gran sombra que se cierne sobre nosotros: el riesgo de escasez de datos.

La administración Trump busca recortar significativamente el presupuesto y el personal de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (NOAA). Sin embargo, la NOAA está sirviendo como una fuente crucial de datos provenientes de satélites, boyas oceánicas, globos y radares. Todos estos datos están disponibles gratuitamente para los meteorólogos de todo el mundo.

“Cualquier reducción en la disponibilidad global de datos es una gran preocupación. Creo que los recortes son muy peligrosos en un momento en que el clima está cambiando drásticamente”, afirmó Richard Turner, profesor de aprendizaje automático en la Universidad de Cambridge.

Fuente: https://znews.vn/du-bao-thoi-tiet-dang-chinh-xac-va-chi-tiet-hon-bao-gio-het-post1554568.html