Un giro democratizante en la meteorología: La IA al alcance de todos

Un equipo de investigadores ha propuesto una idea revolucionaria: abrir la meteorología a todos. Su innovador sistema de predicción meteorológica desafía a los métodos convencionales que requieren enormes recursos computacionales, utilizando la inteligencia artificial para que (casi) cualquiera pueda convertirse en meteorólogo y generar predicciones personalizadas.

Aardvark Weather. Este es el nombre del nuevo sistema de predicciones meteorológicas que, según sus creadores, promete transformar a cualquier investigador con un ordenador de escritorio en un experto meteorológico. Este sistema emplea algoritmos de IA y ofrece una alternativa a los sistemas tradicionales que demandan una capacidad de cómputo inmensamente mayor.

Predicciones al alcance del hogar. Generalmente, los sistemas de previsión meteorológica tardan varias horas en generar un pronóstico, dependiendo de supercomputadoras y un equipo especializado para su desarrollo y mantenimiento. Aardvark Weather permite entrenar un modelo de IA con datos recogidos de estaciones meteorológicas, satélites, barcos o aviones globalmente, y realizar predicciones con dicha información.

El estudio detrás. La investigación, divulgada en Nature esta semana, fue realizada por investigadores de la Universidad de Cambridge, el Instituto Alan Turing, Microsoft Research y el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF). En ella, se detalla cómo el uso de aprendizaje automático y redes neuronales está superando a los métodos tradicionales de predicción meteorológica numérica al mejorar la velocidad y precisión.

Predicciones específicas y locales. Este sistema tiene la capacidad de ofrecer previsiones precisas y adaptadas a sectores específicos. Richard Turner, profesor de aprendizaje automático en la Universidad de Cambridge, comentó a The Guardian que este modelo podría anticipar temperaturas para cultivos en regiones africanas o medir velocidades del viento para empresas de energía renovable en Europa.

Un horizonte de ocho días. Turner también sugiere que en el futuro este modelo podría predecir con precisión condiciones meteorológicas hasta ocho días adelante, superando el estándar actual de cinco días.

Una velocidad sin precedentes. Este sistema, al procesar datos observacionales, es capaz de generar una previsión completa en un segundo usando cuatro GPUs NVIDIA A100, en comparación con las 1.000 horas-nodo requeridas por el modelo HRES del ECMWF.

Un cambio ideal para países en desarrollo. Para muchas regiones, este tipo de pronósticos es crucial, y contar con un sistema modular y accesible supone una gran ventaja. Aardvark Weather, de acuerdo con sus desarrolladores, ofrece una implementación y uso más accesible que los métodos convencionales.

Experiencias previas. A finales de 2023, DeepMind presentó GraphCast, un sistema de predicción meteorológica por IA que resultó ser hasta 1.000 veces más eficiente en consumo energético. Aunque su precisión superaba la de los mejores sistemas actuales, su aplicación práctica todavía no es evidente. Recientemente, DeepMind introdujo GenCast, una evolución a partir de su predecesor que compite directamente con Aardvark Weather. Estos avances sugieren un creciente interés y adopción de tales sistemas, aunque su aceptación generalizada está aún por verse.

Imagen | Brian McGowan