El cambio está en el aire en el mundo de la meteorología y no estamos hablando de calentamiento global. NeuralGCM (modelo de circulación general neuronal), un nuevo modelo de predicción, está a punto de irrumpir en escena como un frente frío en pleno verano. ¿Su arma secreta? Una mezcla explosiva de física atmosférica y aprendizaje profundo lo que lo hace hasta 100.000 veces más eficiente que los modelos tradicionales a la hora de simular la atmósfera. Es como pasar de una calculadora a una supercomputadora, pero para realizar predicciones meteorológicas.
Cuando la IA se encuentra con las nubes (no, no me refiero a la computación en la nube)
NeuralGCM es una auténtica revolución en el campo de la meteorología. Para aquellos de ustedes que quieran aprender más, Aquí puedes encontrar la investigación publicada en Nature. Para el resto de los que tenéis sed de noticias y menos tiempo, sigo. Este modelo combina la física atmosférica tradicional con las técnicas de aprendizaje profundo más avanzadas. ¿El resultado? Pronósticos meteorológicos que hacen que los patrones actuales se parezcan a las predicciones de los adivinos de la antigua Roma.
NeuralGCM es competitivo con los modelos de aprendizaje automático para pronósticos de uno a diez días, y con el sistema de pronóstico conjunto del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo para pronósticos de uno a quince días.
Traducción: Este recién llegado está dando a los pesos pesados de la industria una competencia por su dinero, y lo hace con una fracción de los recursos computacionales.
Un “núcleo dinámico” que simula grandes movimientos de la atmósfera utilizando las leyes de la física. Un "módulo de física aprendida", que es una red neuronal que predice los efectos de procesos más pequeños y complejos, como la formación de nubes. El modelo combina esta información para calcular cómo cambiará el clima en el próximo momento (el nuevo estado). Este proceso se repite muchas veces para hacer predicciones futuras. b) El “módulo de física aprendida” se muestra en detalle. Toma información sobre una única columna vertical de la atmósfera y utiliza inteligencia artificial para predecir cómo cambiará con el tiempo. Esta combinación de física tradicional y aprendizaje profundo hace que NeuralGCM sea mucho más eficiente que los modelos tradicionales, lo que le permite realizar predicciones precisas utilizando menos potencia informática.
Meteorología e IA: cuando hacer más con menos no es sólo un eslogan
Hablando de recursos computacionales, prepárate para sorprenderte. NeuralGCM no sólo es preciso, sino que también es increíblemente eficiente. Ya lo dije, puede simular la atmósfera hasta 100.000 veces más rápido que sus competidores. Es como si, mientras los demás modelos siguen cargando datos, NeuralGCM ya hubiera terminado. Pero NeuralGCM no se limita a las previsiones del fin de semana. Este pequeño prodigio de la meteorología computacional Puede simular el clima durante décadas. Con la temperatura de la superficie del mar prescrita, puede realizar un seguimiento preciso de las métricas climáticas durante muchos, muchos años por venir. Y me refiero sólo a promedios globales: los pronósticos climáticos con una resolución de 140 kilómetros muestran fenómenos emergentes como frecuencias y trayectorias realistas de, por ejemplo, ciclones tropical.
Por supuesto, no todo es color de rosa. Como cualquier tecnología nueva, NeuralGCM tiene sus desafíos. Por ejemplo, el modelo tiene dificultades para extrapolar climas futuros sustancialmente diferentes. Es como pedirle a un experto en vinos que prediga el sabor de las uvas cultivadas en Marte: podemos hacer conjeturas, pero el margen de error es considerable.
El lado humano de la predicción artificial
Tengo entre mis amigos a dos verdaderos y serios profesionales en el campo de la meteorología, y muchas veces los pongo delante del "hecho consumado" cuando publico noticias sobre este tema, porque tengo un poco de miedo a que me critiquen, y dejo que prevalecerá el deber de informar. Ahora, como ellos sonreirían ante lo que estoy a punto de escribir, me dirijo a sus colegas. A vosotros, los meteorólogos, desde Giuliacci en adelante. Antes de empezar a temer por el trabajo de su meteorólogo favorito, respire hondo. NeuralGCM no está aquí para reemplazarte, ellos dicen, sino para mejorar tus habilidades.
El futuro de la meteorología
Entonces, ¿qué nos depara el futuro? Si NeuralGCM cumple sus promesas, podríamos estar al borde de una revolución. Una previsión más precisa significa no sólo saber si llevar un paraguas, sino también gestionar mejor los recursos hídricos, predecir y mitigar los desastres naturales e incluso optimizar la producción de energía renovable. Por otro lado, Siempre existe el riesgo de que este nuevo enfoque conduzca a una especie de "caja negra" de la meteorología, donde las predicciones, por muy precisas que parezcan, son difíciles de explicar. Y todos sabemos cuánto aman los humanos las explicaciones, especialmente cuando se trata del clima.
En resumen, NeuralGCM es un salto cualitativo al mundo de la meteorología. En las previsiones meteorológicas futuras, detrás de esos símbolos del sol y las nubes puede haber un sofisticado modelo híbrido que combine la sabiduría de siglos de meteorología con lo último en inteligencia artificial. Y tal vez, sólo tal vez, finalmente puedas confiar en él cuando te diga que no lloverá este fin de semana.
Sin embargo, llevo un paraguas conmigo. Por si acaso.
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