La IA de Google supera a las supercomputadoras para realizar pronósticos meteorológicos rápidos y precisos (GraphCast)
 |
| Google ha presentado GraphCast, una nueva y poderosa IA que puede hacer pronósticos del tiempo con mayor precisión que nuestras mejores herramientas actuales. |
La próxima vez que ponga los ojos en blanco ante un pronóstico del tiempo que se equivocó, recuerde que predecir el tiempo es uno de los problemas más complejos de la ciencia. Ahora, Google ha puesto a la IA a trabajar como meteorólogo, y ha demostrado que en tan solo un minuto en una sola máquina, puede hacer predicciones precisas con hasta 10 días de antelación, una tarea que normalmente lleva horas a una sala llena de supercomputadoras.
15 noviembre 2023.- El famoso efecto mariposa postula que el hecho de que se avecine o no una tormenta podría verse influenciado por algo tan pequeño como una mariposa batiendo sus alas en otra parte del mundo. El trabajo del pronóstico del tiempo es reunir todas estas proverbiales mariposas en modelos precisos que le indiquen si debe seguir adelante con la planificación de esa escapada el próximo fin de semana.
Hacerlo implica lo que se llama Predicción Numérica del Tiempo (NWP), que utiliza observaciones meteorológicas actuales en todo el mundo como datos de entrada y los ejecuta a través de complejas ecuaciones físicas ejecutadas en supercomputadoras. Pero ahora, Google ha presentado un sistema de inteligencia artificial llamado GraphCast que puede procesar números mucho más rápido, en hardware menos potente.
Esta IA se entrenó con datos de reanálisis meteorológico de 40 años, recopilados mediante imágenes de satélite, radares y estaciones meteorológicas. GraphCast toma el estado del clima hace seis horas y el estado actual, luego usa su tesoro de datos para predecir el estado del clima dentro de seis horas. A partir de esto, puede proyectar hacia adelante en incrementos de seis horas para crear un pronóstico de hasta 10 días.
GraphCast hace esto en más de un millón de puntos de cuadrícula alrededor de la superficie de la Tierra, cada uno de los cuales mide 0,25 grados de longitud y latitud. En cada uno de estos puntos, el modelo tiene en cuenta cinco variables (como temperatura, presión, humedad y velocidad y dirección del viento) en la superficie y seis en la atmósfera a 37 altitudes diferentes.
En las pruebas, GraphCast que se ejecuta en una sola máquina Google TPU v4 se comparó con el estándar de oro actual para la predicción del tiempo: un sistema de simulación llamado Pronóstico de alta resolución (HRES), que se ejecuta en supercomputadoras. GraphCast pudo realizar pronósticos de 10 días en menos de un minuto y fue más preciso que HRES en el 90% de las variables de prueba y los tiempos de entrega del pronóstico. Cuando los modelos se centraron en la troposfera (la capa más baja de la atmósfera, donde las predicciones precisas son más útiles y aplicables a la vida cotidiana), GraphCast superó a HRES el 99,7% de las veces.
Aún más impresionante, GraphCast demostró su capacidad para identificar eventos climáticos severos antes que HRES, aunque no había sido capacitado específicamente para hacerlo. En un ejemplo del mundo real, la IA predijo con precisión dónde tocaría tierra un huracán con nueve días de anticipación, mientras que los pronósticos tradicionales solo podían confirmarlo con seis días de anticipación.
Google dice que el código de GraphCast es de código abierto, lo que permite a científicos de todo el mundo experimentar con él e incorporarlo a los pronósticos meteorológicos cotidianos. Este tipo de cálculo numérico parece el trabajo perfecto para la IA, para que puedan dejarnos el arte y la escritura a los humanos.
La investigación fue publicada en la revista Science .
Fuente: Google
COMENTARIOS