Google promete un salto de una década en la predicción de huracanes con su nueva IA
Google DeepMind y Google Research han presentado hoy una de las aplicaciones de inteligencia artificial más impactantes hasta la fecha: un sistema experimental para predecir la formación, trayectoria e intensidad de ciclones tropicales con una precisión sin precedentes.
La iniciativa se ha materializado en Weather Lab, un nuevo sitio web interactivo que ofrece una vista previa de estos modelos de IA, con el potencial de revolucionar la forma en que nos preparamos para algunos de los fenómenos meteorológicos más destructivos del planeta.
La predicción de huracanes es notoriamente compleja. Su trayectoria e intensidad son sensibles a las más mínimas variaciones atmosféricas, un reto que ha limitado a los modelos tradicionales basados en la física. Ahora, Google propone una solución basada en redes neuronales estocásticas, un enfoque de IA que no solo predice la trayectoria y la intensidad simultáneamente, sino que también genera hasta 50 escenarios posibles con una antelación de hasta 15 días.
Una investigación publicada en The Lancet Public Health revela que las personas expuestas a múltiples desastres climáticos —como inundaciones, incendios forestales o ciclones— sufren un deterioro acumulativo en su salud mental. El estudio analizó datos de 5,000 afectados entre 2009 y 2019, todos ellos con daños en sus viviendas, y confirmó que el impacto psicológico se agrava con cada nuevo evento extremo.
El sitio web de Weather Lab ofrece predicciones en vivo e históricas de diferentes modelos de IA, incluyendo WeatherNext Graph, WeatherNext Gen y el nuevo modelo experimental, junto con modelos físicos del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ECMWF). La interfaz permite a los usuarios explorar y comparar lo que predicen los distintos modelos. Además de las predicciones en vivo, Weather Lab proporciona más de dos años de predicciones históricas disponibles para que expertos e investigadores las descarguen y analicen.
Pero más allá de la teoría, los resultados de las evaluaciones internas son los que marcan un antes y un después.
Según Google, su modelo de IA mejora la predicción de la trayectoria de un ciclón a 5 días en casi 140 km en promedio en comparación con el principal modelo global de referencia (el ENS del ECMWF). Este avance, afirman, equivale a ganar 1.5 días de antelación, un salto de precisión que a la meteorología tradicional le ha costado más de una década conseguir. En cuanto a la intensidad, el modelo superó al sistema HAFS de EE. UU., obteniendo más de dos días de ventaja.
Para validar estos resultados en el mundo real, Google ya está colaborando activamente con las principales autoridades meteorológicas. Los pronosticadores del Centro Nacional de Huracanes de EE. UU. (NHC) ya tienen acceso en tiempo real a las predicciones de Weather Lab para apoyar sus análisis. Este es un voto de confianza significativo que podría mejorar los pronósticos oficiales y permitir alertas más tempranas y precisas para el público.
La Dra. Kate Musgrave del prestigioso Instituto Cooperativo para la Investigación en la Atmósfera (CIRA) de la Universidad Estatal de Colorado, evaluó el modelo y concluyó que tiene «una habilidad comparable o superior a los mejores modelos operativos para trayectoria e intensidad», un hallazgo que esperan confirmar durante la temporada de huracanes de 2025.
La plataforma Weather Lab, una investigación que fue desarrollada conjuntamente por Google DeepMind y Google Research, es ahora accesible en vista previa para el público y la comunidad científica. Además, permite a los usuarios explorar y comparar las predicciones de los diferentes modelos de IA de Google junto con los modelos físicos tradicionales. Además, pone a disposición de los investigadores más de dos años de datos históricos de predicciones para su análisis.
Weather Lab es una herramienta de investigación y sus predicciones no deben considerarse alertas oficiales. La compañía insta al público a seguir consultando siempre a sus agencias meteorológicas locales. El objetivo de este lanzamiento, explican, es compartir de manera responsable esta tecnología para recibir retroalimentación, mejorar los sistemas de pronóstico oficiales y, en última instancia, ayudar a las autoridades a tomar decisiones críticas que salvan vidas.
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