Google DeepMind ha afirmado que el nuevo modelo puede ofrecer mejores previsiones, tanto del tiempo cotidiano como de fenómenos extremos, que el mejor sistema operativo, el ENS del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo, con hasta 15 días de antelación.
La empresa añadió que publicará el código, las ponderaciones y las previsiones del modelo, con el fin de apoyar a la comunidad de meteorólogos.
«Dado que no es posible una predicción meteorológica perfecta, los científicos y las agencias meteorológicas utilizan predicciones probabilísticas de conjunto, en las que el modelo predice una serie de escenarios meteorológicos probables», explica Google DeepMind en su blog.
«Estas previsiones de conjunto son más útiles que confiar en una sola previsión, ya que proporcionan a los responsables de la toma de decisiones una imagen más completa de las posibles condiciones meteorológicas en los próximos días y semanas y de la probabilidad de cada escenario».
Google DeepMind también explicó que, para evaluar el rendimiento de GenCast, entrenó el modelo con datos meteorológicos históricos hasta 2018 y lo probó con datos de 2019.
«Probamos exhaustivamente ambos sistemas, analizando las previsiones de diferentes variables en diferentes plazos de tiempo: 1.320 combinaciones en total. GenCast fue más preciso que ENS en 97,2pc de estos objetivos, y en 99,8pc en tiempos de espera superiores a 36 horas.»
La IA en la previsión meteorológica
Google DeepMind añadió que unas previsiones más precisas de los riesgos de fenómenos meteorológicos extremos pueden ayudar a las autoridades a proteger más vidas, evitar daños y ahorrar dinero.
«Cuando probamos la capacidad de GenCast para predecir el calor y el frío extremos, y las altas velocidades del viento, GenCast superó sistemáticamente al ENS.
«Pensemos ahora en los ciclones tropicales, también conocidos como huracanes y tifones. Recibir avisos mejores y más avanzados de dónde van a tocar tierra tiene un valor incalculable».
Dado el número de fenómenos meteorológicos peligrosos, como olas de calor y lluvias torrenciales, en los últimos años, es comprensible que se recurra a la IA para mejorar las previsiones meteorológicas. Incluso la Organización Meteorológica Mundial (OMM) ha acogido con satisfacción la posibilidad de utilizar la IA para predecir el tiempo.
Google DeepMind nació como empresa de investigación y fue adquirida por Google en 2014. Más tarde se fusionó con el otro equipo de investigación del gigante tecnológico, Google Brain, para encabezar los esfuerzos de IA de la empresa. DeepMind hizo referencia por primera vez a las capacidades de predicción meteorológica en noviembre de 2023, cuando afirmó que su modelo de IA GraphCast podría hacer predicciones precisas y rápidas del tiempo y proporcionar alertas tempranas de tormentas extremas.
En octubre, Demis Hassabis, cofundador y consejero delegado de DeepMind, junto con uno de sus investigadores principales, John M Jumper, formaron dos miembros de un equipo de tres científicos que recibieron conjuntamente el Premio Nobel de Química 2024.
El trío recibió el prestigioso premio por sus descubrimientos en el diseño de proteínas y la predicción de su estructura.
Ayer, Google DeepMind anunció Genie 2, un modelo de IA independiente que, según afirma, puede generar mundos interactivos similares a los que se ven en los videojuegos modernos.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital Online
