El pronóstico del tiempo es otra actividad que va a ser afectada por la Inteligencia Artificial, y recientemente la empresa DeepMind ha publicado un artículo en la revista Science indicando que su programa ( con ayuda de la IA ) puede dar con mayor precisión los datos de los próximos 10 días de la presión del aire, los vientos, la humedad y la temperatura.
O sea, la previsión de meteorológica que se publica en todos los medios de comunicación. Y a ese “modelo” lo han llamado GraphCast. Solo a modo de ejemplo, lo que GraphCast calcula en un minuto, los programas actuales de predicción del tiempo tardan varias horas, y consiguen menos precisión.
La predicción del tiempo es una tarea compleja que requiere el procesamiento de una gran cantidad de datos. Los modelos meteorológicos tradicionales se basan en ecuaciones físicas que describen el comportamiento de la atmósfera. Sin embargo, estos modelos pueden ser lentos y costosos de ejecutar.
La inteligencia artificial (IA) ofrece una nueva forma de abordar la predicción del tiempo. Los modelos de IA pueden aprender de los datos sin necesidad de comprender las ecuaciones físicas subyacentes. Esto los hace más rápidos y flexibles que los modelos meteorológicos tradicionales.
GraphCast funciona analizando los datos climáticos históricos y actuales. El modelo utiliza una arquitectura de red neuronal llamada “graph” para representar las relaciones entre los diferentes factores que afectan al clima. Esto permite al modelo aprender las relaciones complejas entre estos factores y hacer mejores pronósticos.
GraphCast utiliza un conjunto de datos de 10 años de observaciones climáticas de todo el mundo. El conjunto de datos incluye datos de temperatura, presión, humedad, viento y otros factores climáticos.
El modelo de IA de GraphCast se entrena en este conjunto de datos. El modelo aprende a predecir el clima futuro a partir de los datos climáticos actuales y pasados.
El modelo utiliza la arquitectura de red neuronal llamada graph. Las redes neuronales graph son un tipo de red neuronal que se utiliza para representar relaciones entre datos. En el caso de GraphCast, la red neuronal graph representa las relaciones entre los diferentes factores que afectan al clima.
GraphCast ha sido probado en una serie de conjuntos de datos de prueba. En estos conjuntos de datos, GraphCast ha demostrado ser más preciso que los modelos meteorológicos tradicionales.
Por ejemplo, en un conjunto de datos de prueba que cubría los Estados Unidos, GraphCast fue capaz de predecir la temperatura con una precisión del 95%. Esto es significativamente mejor que la precisión del 90% que se suele obtener con los modelos meteorológicos tradicionales.
Este programa tiene diversas aplicaciones. Puede utilizarse para mejorar los pronósticos meteorológicos para la planificación de viajes, la agricultura y otras actividades.
También puede utilizarse para predecir eventos climáticos extremos, como huracanes e inundaciones. Esto podría ayudar a las personas a prepararse para estos eventos y reducir el riesgo de daños.
GraphCast es una nueva herramienta prometedora para la predicción del tiempo. Es más rápido y preciso que los modelos meteorológicos tradicionales, y tiene el potencial de mejorar nuestra comprensión del clima.
Y a medida que se siga desarrollando, podría tener un impacto significativo en la forma en que pronosticamos el tiempo y nos preparamos para los eventos climáticos extremos
Con el tiempo se verá como nos puede ayudar, pero lo que sí está muy claro es que la IA se introduce en todas las actividades que requieren pensar y calcular.
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