Google pronosticará el tiempo con mayor exactitud gracias a la IA

Google también incursiona en el pronóstico del tiempo con dos modelos de IA.

Google es conocido por sus innovaciones disruptivas y, en esta etapa, nos sorprende con los pasos que está dando en el mundo de la inteligencia artificial (IA). Luego de años de investigación y desarrollo, la compañía ha logrado incursionar en el área meteorológica. Las dos últimas incorporaciones de Google en esta área son GraphCast y SEEDS, dos modelos impulsados por IA que predicen el tiempo con mayor exactitud y con una gran capacidad de anticipar eventos climáticos extremos.

GraphCast, uno de los modelos de IA de Google para pronosticar el tiempo

Más imágenes de cómo funciona SEEDS.

GraphCast es un modelo de IA desarrollado por Google basado en redes neuronales gráficas. Es capaz de pronosticar las condiciones climáticas con una exactitud sin igual, superando incluso al sistema de simulación de referencia utilizado por el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Plazo Medio (ECMWF).

GraphCast predice el clima con una resolución de 0.25 grados de longitud/latitud (28 km x 28 km en el ecuador), por lo que es capaz de abarcar más de un millón de puntos de la superficie terrestre. En cada uno de estos puntos, el modelo pronostica variables como temperatura, velocidad y dirección del viento, presión a nivel del mar, humedad específica y temperatura en 37 niveles de altitud.

Asimismo, GraphCast puede generar pronósticos a 10 días con una exactitud sin igual en menos de un minuto en una sola máquina Google TPU v4. En comparación, los enfoques convencionales pueden tomar horas de cómputo en supercomputadoras con cientos de máquinas.

Alertas tempranas de eventos extremos

SEEDS en funcionamiento.

Lo más impresionante de GraphCast es su poder para identificar eventos climáticos severos con mayor anticipación que los modelos de pronóstico tradicionales. GraphCast puede predecir con extrema precisión el movimiento de ciclones, caracterizar ríos atmosféricos asociados con riesgos de inundación y pronosticar la aparición de temperaturas extremas.

Esta habilidad podría salvar vidas pues permitiría prepararse mejor ante eventos climáticos peligrosos. Por ejemplo, en septiembre de 2023, una versión en vivo de GraphCast implementada en el sitio web del ECMWF predijo con nueve días de anticipación que el huracán Lee tocaría tierra en Nueva Escocia, mientras que los pronósticos tradicionales tenían una mayor variabilidad en cuanto al lugar y el momento del impacto.

SEEDS, modelo de IA generativa de Google

SEEDS y GraphCast son los dos modelos de IA pertenecientes a Google que pronostican el tiempo con exactitud.

SEEDS y GraphCast son los dos modelos de IA pertenecientes a Google que pronostican el tiempo con exactitud.

Mientras que GraphCast se enfoca en las predicciones a mediano plazo, Google también ha desarrollado SEEDS (Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler), un modelo de IA generativa diseñado para acelerar el progreso en los pronósticos meteorológicos.

SEEDS puede generar grandes conjuntos de pronósticos a partir de solo uno o dos pronósticos de un sistema operativo de predicción numérica del tiempo. Estos conjuntos generados producen pronósticos plausibles y realistas, al mismo tiempo que igualan o superan las métricas de habilidad de los conjuntos basados en física, como el histograma de rango, el error cuadrático medio y el puntaje de probabilidad continua clasificada.

El costo computacional de SEEDS es insignificante en comparación con el tiempo de cómputo necesario en las supercomputadoras para hacer un pronóstico tradicional. Puede generar 256 miembros de conjunto (a una resolución de 2°) en solo 3 minutos en instancias Google Cloud TPUv3-32 y escalar fácilmente a un mayor rendimiento al implementar más aceleradores.

Tanto GraphCast como SEEDS representan el progreso en la predicción del tiempo. Para los próximos años se espera que la IA generativa se emplee para la emulación y el procesamiento de pronósticos meteorológicos para aplicarlos en áreas de investigación como la evaluación de riesgos climáticos.

Además, al abrir el código fuente de GraphCast, Google da paso a que científicos y meteorólogos de todo el mundo se beneficien de estas innovaciones.


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