Google desarrolla el sistema GraphCast para pronosticar el tiempo con 10 días de antelación, el más preciso del mundo

Google ha desarrollado el sistema GraphCast AI con la capacidad de proporcionar el pronóstico meteorológico de 10 días más preciso del mundo .

En pruebas recientes, GraphCast de Google superó al sistema del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) en precisión de pronóstico.

Hệ thống GraphCast ứng dụng AI của Google được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa ngành khí tượng học.

Se espera que el sistema GraphCast impulsado por inteligencia artificial de Google revolucione la industria de la meteorología.

En concreto, en un estudio publicado en la revista Science, GraphCast fue capaz de realizar predicciones más precisas para el 90% de los 1.380 parámetros probados, incluidos la temperatura, la presión, la velocidad y dirección del viento y la humedad.

Anteriormente, en septiembre de 2023, GraphCast predijo que el huracán Lee tocaría tierra en la costa de Nueva Escocia (Canadá) 9 días antes de que ocurriera el evento, mientras que las herramientas de pronóstico meteorológico tradicionales solo lo predijeron con 6 días de anticipación. Además, demostraron ser menos precisos en términos de tiempo y lugar de aterrizaje.

La investigación muestra: “GraphCast de Google puede predecir cientos de variables meteorológicas durante 10 días en todo el mundo en menos de un minuto”.

El modelo GraphCast combina algoritmos de aprendizaje automático y “redes neuronales gráficas” (GNN), una arquitectura para procesar datos estructurados espacialmente.

El sistema se entrena utilizando datos meteorológicos archivados por el ECMWF durante más de 40 años. GNN permite la generación rápida de pronósticos utilizando recursos informáticos mínimos.

La misión principal de GraphCast es predecir la interacción entre las condiciones atmosféricas en diferentes lugares del mundo. Pero el sistema GraphCast todavía no es capaz de proporcionar la información compleja que es crucial para pronosticar fenómenos meteorológicos como los huracanes.

Los investigadores de DeepMind también expresaron su confianza en la capacidad del modelo para escalar a diferentes tipos de sistemas meteorológicos. Una versión beta de GraphCast ahora está disponible en el sitio web de ECMWF.

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