La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (NOAA) ha iniciado una nueva etapa en la previsión meteorológica al apostar por modelos basados en inteligencia artificial.
Estos sistemas, en su mayoría ya operativos, prometen generar previsiones más rápidas y eficientes, utilizando solo una fracción de la potencia informática que requieren los modelos tradicionales.
Este avance ha sido posible gracias al trabajo del Environmental Modeling Center de la NOAA, en coordinación con el Servicio Meteorológico Nacional. Según explicó el organismo, la inteligencia artificial no está diseñada para reemplazar los modelos numéricos tradicionales basados en ecuaciones físicas, sino para complementarlos.
De hecho, estos sistemas clásicos siguen siendo una de las principales fuentes de datos utilizadas para entrenar los modelos de aprendizaje automático.
Durante décadas, las previsiones meteorológicas de la NOAA han tenido como base el Global Forecast System (GFS), un modelo físico que simula la atmósfera mediante complejas ecuaciones matemáticas para generar datos sobre temperatura, viento, precipitaciones y otros parámetros.
Posteriormente, se desarrolló el Global Ensemble Forecast System (GEFS), que ejecuta múltiples simulaciones con el objetivo de reducir sesgos y representar mejor la incertidumbre de los distintos escenarios meteorológicos.
Según explicó Daryl Kleist, subdirector del Environmental Modeling Center, los nuevos modelos de inteligencia artificial han sido entrenados con décadas de datos procedentes de estos sistemas tradicionales.
La NOAA estima que estos sistemas de IA consumirán entre un 91% y un 99% menos de recursos informáticos que los modelos convencionales durante su ejecución. Además, podrían ampliar el horizonte de las previsiones habituales entre 18 y 24 horas adicionales.
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