La superrápida IA de Microsoft es la primera en predecir la contaminación del aire en todo el mundo
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| La previsión meteorológica se está beneficiando del auge de la inteligencia artificial. Crédito: NESDIS/STAR/NOAA/Alamy |
El modelo, llamado Aurora, también pronostica el clima global durante diez días, todo en menos de un minuto
05 junio 2024.- Un modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Microsoft puede pronosticar con precisión el clima y la contaminación del aire en todo el mundo, y lo hace en menos de un minuto.
El modelo, llamado Aurora, es una de una serie de herramientas de predicción meteorológica de IA que están desarrollando gigantes tecnológicos, incluidos GraphCast de Google DeepMind en Londres y FourCastNet de Nvidia, con sede en Santa Clara, California. Pero la capacidad de Aurora para predecir rápidamente la contaminación del aire a nivel mundial es pionera, dicen los investigadores. Este es el primer gran paso en un viaje hacia la química atmosférica y el aprendizaje automático.
La previsión meteorológica convencional utiliza modelos matemáticos de procesos físicos en la atmósfera, la tierra y el mar. Para predecir los niveles de contaminación del aire, los investigadores han utilizado previamente el aprendizaje automático junto con modelos matemáticos convencionales. Aurora parece ser el primer modelo enteramente de IA que genera un pronóstico de la contaminación global, que es una tarea mucho más compleja que el pronóstico del tiempo.
La ventaja de los modelos de IA es que a menudo requieren menos potencia computacional para hacer predicciones que los modelos convencionales.
El investigador de IA Paris Perdikaris de Microsoft Research AI for Science en Ámsterdam y sus colegas descubrieron que Aurora podía predecir en menos de un minuto los niveles de seis contaminantes atmosféricos importantes en todo el mundo: monóxido de carbono, óxido de nitrógeno, dióxido de nitrógeno, dióxido de azufre, ozono y partículas.
Sus predicciones abarcan cinco días. Puede hacerlo “a un coste computacional mucho menor” que un modelo convencional utilizado por el Servicio de Monitoreo de la Atmósfera de Copérnico en el ECMWF, que predice los niveles globales de contaminación del aire, escribió el equipo en una preimpresión 1 publicada en arXiv el 20 de mayo.
Las predicciones de Aurora fueron de calidad similar a las del modelo convencional. Los formuladores de políticas utilizan tales predicciones para rastrear la contaminación del aire y protegerse contra los daños a la salud relacionados. La contaminación del aire se ha relacionado con un mayor riesgo de asma, enfermedades cardíacas y demencia.
Los investigadores entrenaron a Aurora con más de un millón de horas de datos de seis modelos meteorológicos y climáticos. Después de entrenar el modelo, el equipo lo modificó para predecir la contaminación y el clima a nivel mundial. El modelo genera un pronóstico meteorológico global de diez días junto con la predicción de la contaminación del aire.
El equipo dice que, en algunas tareas, Aurora podría superar a otros modelos de predicción meteorológica de IA, como GraphCast, que puede superar a los modelos convencionales y hacer predicciones meteorológicas globales en minutos. Pero es demasiado pronto para hacer una comparación definitiva.
Investigaciones adicionales revelarán si los modelos de IA "fundamentales" entrenados en diversos conjuntos de datos, como Aurora, funcionan mejor que aquellos entrenados en un solo conjunto de datos, como GraphCast. "Hay mucha ciencia interesante por hacer", afirma.
Referencias
Bodnar, C. et al. Preimpresión en arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.13063 (2024).
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