Google presenta una IA meteorológica capaz de predecir el tiempo para los próximos 10 días en menos de un minuto

GraphCast es una inteligencia artificial que ofrece un pronóstico preciso del tiempo para predecir eventos climáticos extremos en menos de un minuto.
Este modelo utiliza aprendizaje automático.
Este modelo utiliza aprendizaje automático.
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Este modelo utiliza aprendizaje automático.

Todo apunta a que el veranillo de San Martín llega a su fin el próximo lunes con una gran bajada de temperaturas que nos dejará un ambiente más frío en España. Y seguramente, a partir de la semana que viene, los usuarios sacarán sus móviles para comprobar la previsión de la meteorología, por si tienen que sacar los guantes y la bufanda de los armarios para combatir al cambio drástico del tiempo.

Pero, ¿te imaginas que en vez de mirar la aplicación del tiempo para saber cuántos grados va a hacer, consultemos una inteligencia artificial (IA)? Esto es lo que quiere conseguir el nuevo modelo de IA de Google DeepMind, concretamente, tiene el objetivo de ofrecer un pronóstico preciso del tiempo para predecir eventos climáticos extremos en menos de un minuto.

Dicha tecnología se llama GraphCast, utiliza aprendizaje automático y la arquitectura de red neuronal graph para el procesamiento de datos que pueden representarse en gráficos, puede hacer pronósticos a diez días en menos de un minuto en una sola máquina Google TPU v4 y se ha entrenado con el conjunto de datos ERA5 del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF, por su siglas en inglés).

Pero no solo es más rápido, sino también más preciso en sus predicciones. En este sentido, GraphCast ha demostrado ser más exacto en más del 90% de las 1380 variables de prueba y pronosticó tiempos de entrega. 

Y además, gracias a este avance dentro del ámbito de la inteligencia artificial, los investigadores de Google pueden destinar dicho trabajo a funcionar junto con los sistemas estándar en los que confían los meteorólogos. 

"Nuestro enfoque no debe considerarse como un reemplazo de los métodos tradicionales de pronóstico del tiempo. Más bien, nuestro trabajo debe interpretarse como evidencia de que la predicción meteorológica mediante aprendizaje automático es capaz de afrontar los desafíos de los problemas de previsión del mundo real", afirmaron en un estudio publicado por la revista Science-.

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