Un nuevo modelo de pronóstico del tiempo impulsado por inteligencia artificial puede hacer el trabajo con una precisión sin precedentes y significativamente más rápido que la tecnología actual.
Creado por Google DeepMind, el laboratorio centrado en inteligencia artificial del gigante web, GraphCast parece destinado a revolucionar el proceso de predicción del clima.
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GraphCast puede pronosticar el clima con hasta 10 días de anticipación “con mayor precisión y mucho más rápido que el estándar de oro de la industria”. sistema de simulación: el Pronóstico de alta resolución (HRES), producido por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF)”, Google DeepMind dijo en una publicación el martes.
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En particular, la herramienta también puede ofrecer advertencias más tempranas de
eventos climáticos extremos y predecir el movimiento de los ciclones con mayor precisión, dando a las autoridades y a los residentes más tiempo para prepararse para tormentas dañinas, lo que podría salvar vidas en el proceso.Cuando el huracán Lee azotó el este de Canadá en septiembre, GraphCast pronosticó con precisión que tocaría tierra en Nueva Escocia nueve días antes de que lo hiciera, mientras que los pronósticos tradicionales solo hicieron la misma predicción unos seis días después. avance.
GraphCast ha sido entrenado con cuatro décadas de datos meteorológicos, lo que le ha permitido aprender las relaciones de causa y efecto detrás de los sistemas climáticos de la Tierra, dijo el equipo de DeepMind.
Sorprendentemente, GraphCast tarda menos de 60 segundos en crear un pronóstico de 10 días, lo que lo hace mucho más rápido que el convencional. enfoque utilizado por HRES, que, según el equipo, “puede llevar horas de cálculo en una supercomputadora con cientos de máquinas."
En una comparación de los dos sistemas, GraphCast proporcionó pronósticos más precisos en más del 90% de 1380 variables de prueba y pronosticó tiempos de entrega en comparación con HRES.
“Cuando limitamos la evaluación a la troposfera, la región de la atmósfera de 6 a 20 kilómetros de altura más cercana a la superficie de la Tierra donde el pronóstico preciso es más importante, nuestro modelo superó a HRES en el 99,7% de las variables de prueba para el clima futuro”, dijo el equipo. dicho.
A medida que los patrones climáticos evolucionan en el clima siempre cambiante de la Tierra, GraphCast solo mejorará a medida que se alimente con datos de mayor calidad.
El equipo está abriendo el código modelo de GraphCast para brindar a los científicos y pronosticadores acceso a la tecnología. Esto les permitirá adaptarlo a fenómenos meteorológicos específicos y optimizarlo para diferentes partes del mundo. El ECMWF ya está probando la herramienta.
Un estudio publicado por Science el martes ofrece una mirada más detallada en GraphCast.
"Ser pionero en el uso de la IA en el pronóstico del tiempo beneficiará a miles de millones de personas en su vida cotidiana", dijo Google DeepMind. “Pero nuestra investigación más amplia no se trata sólo de anticipar el tiempo, sino de comprender los patrones más amplios de nuestro clima. Al desarrollar nuevas herramientas y acelerar la investigación, esperamos que la IA pueda empoderar a la comunidad global para abordar nuestros mayores desafíos ambientales”.
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