IA Aurora, climatología, meteorología, cambio climático, inteligencia artificial, machine learning
 |
| En un avance revolucionario para la ciencia del clima, investigadores han presentado Aurora, un modelo de IA entrenado con más de un millón de horas de datos para ofrecer pronósticos más rápidos, precisos y accesibles sobre la calidad del aire, las olas del océano y los fenómenos meteorológicos extremos. Fuente: Stock |
El modelo de inteligencia artificial IA Aurora se posiciona como una innovación disruptiva en el ámbito del análisis del sistema terrestre, ofreciendo pronósticos meteorológicos y climáticos más rápidos y precisos.
11 junio 2025.- Esta revolucionaria tecnología ha sido descrita en el estudio titulado “A foundation model for the Earth system”, publicado el 21 de mayo de 2025 en la revista Nature (DOI: ), realizado por Cristian Bodnar, Wessel P. Bruinsma, Ana Lucic, Megan Stanley, Anna Allen, Johannes Brandstetter, Patrick Garvan, Maik Riechert, Jonathan A. Weyn, Haiyu Dong, Jayesh K. Gupta, Kit Thambiratnam, Alexander T. Archibald, Chun-Chieh Wu, Elizabeth Heider, Max Welling, Richard E. Turner y Paris Perdikaris.
La IA Aurora se fundamenta en técnicas avanzadas de machine learning y procesamiento de datos a gran escala, lo que le permite aprender directamente de vastos volúmenes de datos históricos y en tiempo real del sistema terrestre. Al integrar información proveniente de satélites, estaciones meteorológicas y sensores remotos, el modelo es capaz de detectar patrones complejos en la interacción entre la atmósfera, los océanos y la superficie terrestre, mejorando la precisión de sus predicciones a varios días de antelación.
El estudio destaca que IA Aurora supera a los modelos tradicionales de pronóstico en varios aspectos esenciales:
Velocidad: El modelo realiza pronósticos considerablemente más rápidos, permitiendo respuestas tempranas ante fenómenos meteorológicos extremos.
Precisión: Gracias a su sofisticado proceso de aprendizaje, IA Aurora ofrece estimaciones detalladas que pueden anticipar eventos climáticos complejos, reduciendo márgenes de error.
Coste computacional: La eficiencia del modelo se traduce en una menor utilización de recursos en comparación con los métodos convencionales, lo que permite su implementación en múltiples contextos operativos.
La capacidad de IA Aurora para generar pronósticos de alta resolución tiene implicaciones significativas para la gestión de riesgos ante eventos climáticos adversos. Al prever con mayor exactitud tormentas, huracanes, y otros fenómenos extremos, esta tecnología puede proporcionar información clave para la planificación de emergencias, optimizando las medidas preventivas y reduciendo los costos asociados a desastres naturales. Además, su implementación facilitará la adaptación de políticas y estrategias tanto en el sector público como en el privado, contribuyendo a una respuesta más ágil ante los desafíos del cambio climático.
Entrenado con un millón de horas de datos terrestres
Aurora se basa en un modelo de base de 1300 millones de parámetros, entrenado con más de un millón de horas de datos del sistema terrestre. Se ha perfeccionado para destacar en diversas tareas de predicción:
Calidad del aire: supera a los modelos tradicionales en el 74% de los casos
Olas del océano: Supera las simulaciones numéricas en el 86% de los objetivos
Ciclones tropicales: Supera a siete centros de pronóstico operativo en el 100% de las pruebas
Clima de alta resolución: supera a los modelos líderes en el 92 % de los escenarios, especialmente durante eventos extremos
Aunque la investigación actual se centra en las cuatro aplicaciones mencionadas, los investigadores afirman que Aurora es flexible y puede utilizarse para una amplia gama de escenarios futuros. Estos podrían incluir la predicción del riesgo de inundaciones, la propagación de incendios forestales, las tendencias meteorológicas estacionales, el rendimiento agrícola y la producción de energías renovables.
Una base para el futuro de la meteorología
El estudio publicado en Nature posiciona a IA Aurora como un pilar fundamental en la nueva generación de sistemas de pronóstico meteorológico y climático. Al cambiar el paradigma del modelado tradicional hacia una visión más dinámica y basada en datos reales, este avance sienta las bases para futuras innovaciones en la ciencia de la Tierra, impulsando la colaboración interdisciplinaria y promoviendo un enfoque holístico en el análisis de los fenómenos ambientales.
Con este desarrollo, los investigadores y profesionales del clima cuentan con una herramienta poderosa que no solo mejora la calidad de las predicciones, sino que también redefine el potencial de la inteligencia artificial en la gestión del sistema terrestre.
Para más detalles sobre el estudio y los avances tecnológicos de IA Aurora, se invita a consultar la publicación original en Nature a través del siguiente enlace: .
COMENTARIOS