En un mundo donde el clima está cambiando rápidamente y los fenómenos climáticos extremos son cada vez más frecuentes, es más importante que nunca contar con pronósticos meteorológicos precisos y confiables. Sin embargo, predecir el clima a medio y largo plazo ha sido un desafío, ya que las previsiones más allá de unos pocos días suelen ser muy inciertas.
Modelos tradicionales de predicción del clima
Para hacer frente a este desafío, los científicos y las agencias meteorológicas de todo el mundo utilizan modelos de predicción basados en probabilidades. Estos modelos predicen varios escenarios posibles para el clima, lo que ayuda a los responsables de tomar decisiones a entender no solo lo que podría pasar, sino también cuán probable es cada uno de esos escenarios.
Uno de los modelos más avanzados es el del Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo (ECMWF), que simula cómo se comportan las leyes de la física en la atmósfera usando supercomputadoras muy poderosas. Sin embargo, aunque sabemos cómo funcionan las leyes de la física, en la práctica, las computadoras tienen limitaciones y los sensores a veces no son 100% precisos.
GenCast: un modelo nuevo y más preciso basado en inteligencia artificial
Con el fin de mejorar estos pronósticos, un equipo de científicos de la empresa de inteligencia artificial Google DeepMind ha creado un nuevo modelo llamado GenCast. Este modelo usa aprendizaje automático, una tecnología de inteligencia artificial que aprende de los datos para predecir el clima de una manera más precisa y rápida.
¿Cómo funciona GenCast?
A diferencia de los modelos tradicionales, GenCast aprende directamente de los datos, es decir, observa muchos ejemplos del clima de hoy para hacer una predicción sobre cómo será el clima mañana. De esta forma, GenCast puede aprender las relaciones y patrones entre las condiciones climáticas de un día y las del día siguiente, tomando en cuenta las limitaciones de los sensores y la capacidad de las computadoras.
Este nuevo modelo es capaz de hacer predicciones más precisas que los modelos tradicionales, tanto sobre el clima común como sobre eventos extremos como tormentas y huracanes. Además, puede hacer predicciones con hasta 15 días de antelación, lo que es un gran avance.
GenCast vs. el modelo tradicional del ECMWF
El sistema tradicional de predicción del ECMWF genera 50 predicciones posibles, pero este proceso suele tardar unas 2 horas debido a las grandes máquinas necesarias para realizar los cálculos. Sin embargo, GenCast puede generar esas mismas 50 predicciones en solo 8 minutos, utilizando un solo dispositivo que no es mucho más grande que una computadora normal.
Alvaro Sánchez González, uno de los científicos de Google DeepMind que participó en el estudio, explicó que, con esta mejora, si se usan 50 dispositivos como el que utiliza GenCast, se pueden obtener las predicciones casi dos horas antes que con los métodos tradicionales, y además se podrían generar más de 50 predicciones, lo que permitiría tener resultados más precisos.
Ventajas de GenCast
Gracias a esta nueva tecnología, GenCast no solo es más rápido que los modelos tradicionales, sino que también es más eficiente para predecir eventos extremos como huracanes y fenómenos que afectan la producción de energía eólica, por ejemplo. Además, con las 50 predicciones generadas, los científicos pueden calcular las probabilidades de eventos específicos, como la posibilidad de una ola de calor en una ciudad o la cantidad de energía que se generará a partir del viento en los próximos días.
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