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 pronósticos, desde pronósticos instantáneos con alta precisión en cuestión de horas hasta pronósticos a medio plazo (de 3 a 15 días), y ahora puede predecir el tiempo a nivel subestacional (de 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 predicción meteorológica dependía en gran medida de la predicción numérica, un proceso computacionalmente complejo que requería que supercomputadoras procesaran millones de observaciones en tiempo real. Los sistemas pioneros de IA meteorológica aún requieren una asimilación intensiva de datos, pero luego utilizan el aprendizaje automático para realizar pronósticos.
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La IA está teniendo un profundo impacto en el campo de la predicción meteorológica. Foto: Financial Times. |
Los resultados iniciales son 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 "inaudito" el pronóstico del AIFS para el huracán Francine en septiembre. "Habría que estar loco para no usarlo a diario en el pronóstico", comentó el experto.
Luego, con el huracán Milton, el AIFS predijo que tocaría tierra a 21 kilómetros de Florida. Tras este logro, el meteorólogo Bryan Bennett declaró que el AIFS era "el modelo más preciso que el mundo haya tenido jamás".
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Los modelos tradicionales de pronóstico del tiempo requieren una gran capacidad de procesamiento y deben ser operados por personal altamente capacitado. Foto: 7wData. |
Pero esto es solo el comienzo de una era en la que la IA dominará el campo. Según el Financial Times , está surgiendo una segunda generación de sistemas de IA experimentales "de extremo a extremo", que promete 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, hemos llegado a un punto en el que podemos instalar un nuevo sensor e incorporar esos datos a un modelo muy rápidamente", afirmó Scott Hosking, del Instituto Turing. Hosking estima que existen entre 20 y 30 modelos meteorológicos de IA diferentes en diversas etapas de desarrollo, y que esa cifra aumentará rápidamente en tan 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 eliminará el empleo humano. Al contrario, los meteorólogos seguirán siendo necesarios e incluso podrían ser más importantes que nunca.
Deberán evaluar las diferencias entre los modelos de IA que compiten, mantener una actitud crítica al contextualizar las cifras brutas de los pronósticos y comunicar los niveles de riesgo y las medidas de mitigación. De hecho, aún es necesario recopilar y analizar datos brutos para gestionar las 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.
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Un modelo de IA predice la trayectoria de la tormenta comparándola 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 drásticamente el presupuesto y el personal de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA). Sin embargo, la NOAA es una fuente vital de datos provenientes de satélites, boyas oceánicas, globos aerostáticos y radares, todos ellos disponibles gratuitamente para 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
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