Por: Rebecca Dzombak/The New York Times
Los meteorólogos se basan en modelos para ayudarles a tomar decisiones que pueden tener consecuencias de vida o muerte, por lo que cualquier ventaja es bienvenida. La inteligencia artificial encierra la promesa de ofrecer pronósticos más precisos con mayor rapidez, y empresas tecnológicas como Google, Nvidia y Huawei han desarrollado modelos de pronóstico basados en IA.
El más reciente es Aurora, de Microsoft, y destaca por varias razones, de acuerdo con un reporte publicado en la revista Nature. Ya se utiliza en uno de los centros meteorológicos más grandes de Europa, junto con otros modelos tradicionales y basados en IA.
Aurora puede generar pronósticos precisos a 10 días a escalas menores que muchos otros modelos, reporta el artículo. Además, fue diseñado para manejar no sólo el clima, sino también cualquier sistema terrestre con datos disponibles. Esto significa que puede entrenarse para pronosticar aspectos como la contaminación atmosférica y la altura de las olas, además de fenómenos meteorológicos.
“Me entusiasma ver la adopción de este modelo como modelo que puede incorporar más sistemas terrestres al proceso de predicción”, afirmó Paris Perdikaris, profesor en la Universidad de Pensilvania, quien dirigió el desarrollo de Aurora mientras trabajaba en Microsoft.
Además, es veloz, pudiendo generar resultados en segundos, a diferencia de las horas que pueden tardar los modelos sin IA.
Los modelos tradicionales, la base de la predicción meteorológica durante los últimos 70 años, utilizan capas de ecuaciones matemáticas complejas para representar el mundo físico: el sol calentando el planeta, los vientos y las corrientes oceánicas arremolinándose, y la formación de nubes. Los investigadores añaden datos meteorológicos y piden a los modelos que pronostiquen qué ocurrirá a continuación. Los meteorólogos humanos combinan estos resultados con su propia experiencia.
“Los pronósticos finales los elabora, en última instancia, un experto humano”, afirmó Perdikaris. (Esto también aplica a los pronósticos basados en IA).
Este sistema ha funcionado bien durante décadas. Sin embargo, los modelos requieren supercomputadoras costosas. Los modelos de pronóstico de inteligencia artificial son más rápidos de desarrollar, operar y actualizar. Los investigadores los alimentan con enormes cantidades de datos meteorológicos y climáticos y los entrenan para reconocer patrones. Con base en estos patrones, el modelo predice lo que sucederá a continuación.
“La meteorología basada en IA es increíble. Pero creo que aún queda mucho camino por recorrer”, declaró Amy McGovern, científica computacional en la Fundación Nacional de Ciencias.
©The New York Times Company 2025
