En pruebas recientes, GraphCast ha superado al sistema del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) en precisión de pronóstico.
En una investigación publicada en la revista Science, GraphCast pudo producir pronósticos más precisos para el 90% de los 1.380 parámetros probados, incluidos la temperatura, la presión, la velocidad y dirección del viento y la humedad.
Lo más importante es que GraphCast supera significativamente en la predicción de fenómenos meteorológicos naturales extremos.
En septiembre de 2023, GraphCast predijo que el huracán Lee tocaría tierra en la costa de Nueva Escocia, Canadá, nueve días antes del 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 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 datos meteorológicos archivados por el ECMWF durante más de 40 años. GNN permite generar pronósticos rápidamente con recursos informáticos mínimos.
La misión principal de GraphCast es predecir la interacción entre las condiciones atmosféricas en diferentes lugares del mundo.
Sin embargo, a pesar de los avances significativos de Google DeepMind, la previsión meteorológica sigue siendo una tarea difícil.
El sistema GraphCast aún no es capaz de proporcionar la información compleja que es crucial para pronosticar eventos meteorológicos como huracanes.
Al mismo tiempo, si bien los modelos de pronóstico tradicionales pueden adaptarse mejor al cambio climático, los modelos de IA entrenados con datos históricos aún tienen dificultades a medida que cambian las condiciones climáticas.
Sin embargo, los investigadores de DeepMind expresaron su confianza en la capacidad del modelo para adaptarse a diferentes tipos de sistemas meteorológicos. Una versión beta de GraphCast está disponible actualmente en el sitio web del ECMWF.
(según Infocity)
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