Nuevos modelos de Inteligencia Artificial pueden predecir el clima "casi instantáneamente"

La predicción del clima es una ciencia muy difícil, pero en los últimos años las máquinas y la tecnología han hecho que la labor sea un poco más sencilla. Es por esto que Google ha sido la última empresa en involucrarse en la Inteligencia Artificial dedicada a pronósticos climáticos.

En un post realizado por la compañía, esta comparte noticias de que los investigadores de Google han sido capaces de generar predicciones certeras de lluvia incluso seis horas antes de que ocurriera sólo con "minutos" de cálculos.

Esto es un gran avance en cuanto a las técnicas ya existentes, las cuales toman horas para generar un pronóstico, aunque lo hacen sobre periodos más largos de tiempo y entregan datos más complejos.

Los investigadores de la compañía entrenaron al modelo de IA con datos recolectados entre el 2017 y el 2019 de la Administración Nacional de Oceánica y Atmosférica (NOAA) de Estados Unidos. Ellos afirman que las predicciones fueron tan buenas, o mejores, como las de otros métodos ya existentes que usaron esos mismos datos, y además en menos tiempo.

Esto es un punto importante para la IA en relación al pronóstico del clima, haciendo predicciones en poco tiempo de un período acotado, dejando las predicciones más extensas a los modelos más poderosos y métodos más antiguos. Los métodos de la NOAA, por ejemplo, crean predicciones de hasta 10 días.

Las predicciones más rápidas serán "una esencial herramienta necesaria para adaptarse efectivamente al cambio climático, especialmente con climas extremos", dicen los investigadores. En un mundo dominado por patrones climáticos con cambios radicales, predicciones rápidas serán cruciales para "manejo de crisis y reducción de pérdidas".

La gran ventaja que ofrece Google es la velocidad, que al comparar su forma de realizar predicciones con otros dos métodos ya existentes, flujo óptico y pronóstico de simulación, demostró una gran mejora. Estas técnicas más antiguas son computacionalmente intensivas y llegan a utilizar 100 terabytes de información de clima todos los días y toman horas para ejecutarse en supercomputadoras.

El método de Google, en comparación, produce resultados en minutos porque no intentan  modelar sistemas climáticos complejos, sino que realiza predicciones sobre datos radiales simples como la lluvia.

"Si le toma seis horas generar un pronóstico, eso permite sólo tres o cuatro por día y resultan predicciones con datos que ya tienen seis horas de antigüedad, esto limita nuestro conocimiento de lo que está pasando ahora mismo", escribió el ingeniero de software de Google, Jason Hickey.

No sólo Google se encuentra invirtiendo en lo que parece ser el próximo paso de las predicciones climáticas, sino que otras compañías como IBM y Monsanto también han ingresado a este mercado.