En pruebas recientes, GraphCast de Google superó al sistema del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) en precisión de pronóstico.
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| 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, nueve días antes de que ocurriera el evento, mientras que las herramientas de pronóstico meteorológico tradicionales solo predecían con seis días de antelación. Además, resultaron ser menos precisas en cuanto a la hora y el lugar de llegada.
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 con más de 40 años de datos meteorológicos archivados por el ECMWF. GNN permite generar pronósticos rápidamente con recursos informáticos mínimos.
La misión principal de GraphCast es predecir las interacciones entre las condiciones atmosféricas en diferentes lugares del mundo. Sin embargo, el sistema GraphCast aún no es capaz de proporcionar la información compleja que resulta crucial para pronosticar fenómenos meteorológicos como los huracanes.
Los investigadores de DeepMind también expresaron su confianza en la capacidad del modelo para adaptarse a diferentes tipos de sistemas meteorológicos. Una versión de prueba de GraphCast ya está disponible en el sitio web del ECMWF.
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