- GraphCast AI de Deepmind puede producir un pronóstico meteorológico preciso de 10 días en menos de un minuto.
- El modelo de inteligencia artificial de la empresa propiedad de Google es el primero que puede superar a los pronosticadores convencionales.
- Los expertos de Deepmind dijeron al Financial Times que pudieron predecir la llegada del huracán Lee tres días antes que sus rivales.
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Una nueva investigación demostró que un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Deepmind, propiedad de Google, superó por primera vez a los pronosticadores meteorológicos tradicionales.
El estudio revisado por pares, publicado en la revista Science, dijo que el modelo GraphCast AI de Deepmind «superó significativamente» al sistema convencional para predecir el clima, administrado por el Centro Europeo para el Pronóstico Meteorológico a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés).
El modelo de IA puede producir un pronóstico preciso de 10 días en menos de un minuto y representa «un punto de inflexión en el pronóstico del tiempo», según el documento.
«La predicción del tiempo es uno de los problemas más desafiantes en los que la humanidad ha estado trabajando durante mucho, mucho tiempo», dijo a Business Insider Pushmeet Kohli, vicepresidente de investigación de Deepmind.
«Si nos fijamos en lo que ha sucedido en los últimos años con el cambio climático, éste es un problema increíblemente importante», afirmó.
Las predicciones meteorológicas de la IA de Deepmind son más precisas que las de previsiones convencionales
GraphCast se basa en 39 años de datos meteorológicos históricos del ECMWF. Según el Financial Times, la investigación demostró que las predicciones meteorológicas de tres a 10 días de GraphCast eran más precisas que las previsiones convencionales.
Sin embargo, Deepmind advirtió que el modelo tenía algunas limitaciones cuando se trata de la incertidumbre inherente a los pronósticos meteorológicos a más largo plazo.
En declaraciones al Financial Times, los arquitectos del proyecto dijeron que GraphCast había podido predecir dónde tocaría tierra el huracán Lee — una poderosa tormenta que azotó América del Norte a principios de este año— tres días antes que los meteorólogos tradicionales.
El especialista en aprendizaje automático del ECMWF, Matthew Chantry, dijo a Insider que GraphCast representaba «un paso adelante importante y bienvenido» para la industria.
Le dijo al Financial Times que una vez entrenados con una variedad más amplia de datos históricos, modelos como GraphCast resultarían mucho más baratos que los métodos actuales de pronóstico del tiempo, que dependen de supercomputadoras poderosas (y costosas).
«Podríamos estar hablando de un consumo de energía 1,000 veces más barato», afirmó. «Esa es una mejora milagrosa».
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