En un mundo donde los fenómenos meteorológicos extremos son cada vez más frecuentes y devastadores, una nueva herramienta con IA de Google DeepMind, llamada GraphCast, está cambiando las reglas del juego en la predicción del tiempo.

Publicado en la prestigiosa revista Science, este modelo de inteligencia artificial de DeepMind, de nombre GraphCast, es la respuesta a la promesa de pronósticos meteorológicos más rápidos y precisos de Google, una herramienta crucial en la lucha contra los efectos del cambio climático.

GraphCast ha demostrado su valía prediciendo con nueve días de antelación la trayectoria del huracán Lee, que tocó tierra en Nueva Escocia, Canadá. Esta predicción superó a los modelos tradicionales, que solo pudieron prever el evento con seis días de anticipación. 

Una hazaña que no es menor. La anticipación en la alerta de fenómenos como huracanes puede ser la diferencia entre la vida y la muerte.

GraphCast aprende del clima mediante aprendizaje con IA

Pero, ¿qué hace a GraphCast tan especial? A diferencia de los métodos convencionales que dependen de simulaciones informáticas intensivas y ecuaciones físicas, GraphCast se basa en el aprendizaje automático y análisis de datos históricos. 

Imagina un mapa del mundo dividido en más de un millón de puntos, cada uno representando un segmento de la atmósfera terrestre. GraphCast analiza y predice variables como la temperatura, la velocidad del viento y la humedad en cada uno de estos puntos. 

Estaciones climatológicas: qué debes tener en cuenta y cuáles son las mejores

Esta red neuronal es como un oráculo del clima, capaz de detectar patrones y predecir el futuro meteorológico con una precisión asombrosa. Un avance más en la climatología, que aún enfrenta retos más mundanos.

Si bien, la eficacia de GraphCast supera el 90% en 1.300 zonas de prueba en grandes eventos climáticos, superando al modelo del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF), no es infalible en eventos menores como la lluvia.

Aún se encuentra detrás de los modelos tradicionales como la predicción de precipitaciones. Esto subraya una verdad importante en la ciencia meteorológica moderna: la combinación de IA y métodos tradicionales es el mejor enfoque para pronósticos más precisos.

En un mundo donde el clima se vuelve cada vez más impredecible, herramientas como GraphCast no solo son innovaciones tecnológicas, sino salvavidas potenciales. Con su capacidad para predecir eventos climáticos extremos con mayor antelación, Google y DeepMind han cumplido lo que prometieron.