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Graphcast: ¿Cómo funciona la nueva Inteligencia Artificial de Google que predice el clima?

GraphCast utiliza el aprendizaje automático como base para su funcionamiento, superando significativamente a los sistemas tradicionales de predicción meteorológica

La rapidez es una de las principales fortalezas de GraphCast
La rapidez es una de las principales fortalezas de GraphCastCréditos: Especial Google
Escrito en GENTE Y VIDA el

Google ha presentado GraphCast, una innovadora herramienta de inteligencia artificial (IA) que está dando un paso significativo en la predicción meteorológica. Esta nueva tecnología, desarrollada por DeepMind, promete pronósticos más rápidos y precisos hasta con diez días de anticipación, superando de manera notable a los sistemas tradicionales. Los detalles de este avance se han publicado en la revista Science, destacando su importancia en la mejora de la eficiencia y la precisión en la predicción meteorológica.

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En la actualidad, los pronósticos meteorológicos se basan principalmente en la predicción meteorológica numérica (NWP), un enfoque que utiliza ecuaciones físicas ejecutadas en supercomputadoras. Aunque ha sido un triunfo en términos científicos e ingenieriles, este método es lento, requiere experiencia y utiliza costosos recursos computacionales. GraphCast, según sus desarrolladores, ofrece un enfoque diferente al utilizar aprendizaje profundo y datos en lugar de ecuaciones físicas.

GraphCast utiliza décadas de datos meteorológicos históricos para aprender un modelo de las relaciones causa-efecto que gobiernan la evolución del clima en la Tierra. Cubriendo toda la superficie terrestre, esta IA predice variables como temperatura, velocidad y dirección del viento, presión media a nivel del mar, así como magnitudes atmosféricas en diversos niveles de altitud. El entrenamiento de GraphCast con datos históricos le permite proporcionar pronósticos a diez días en menos de un minuto, marcando una drástica mejora en la eficiencia en comparación con los métodos tradicionales.

Precisión y eficacia comprobadas

Para validar la efectividad de GraphCast, los desarrolladores lo confrontaron con HRES, el modelo desarrollado por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos. Según DeepMind, GraphCast superó a HRES, proporcionando predicciones más precisas en más del 90% de los 1,380 objetivos verificados. Además, esta IA tiene la capacidad de identificar eventos climáticos severos con mayor precisión y anticipación, incluyendo la caracterización de ríos atmosféricos, elementos cruciales para prever lluvias beneficiosas o inundaciones.

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GraphCast representa un avance clave en la predicción meteorológica precisa y eficiente. Según sus responsables, este sistema seguirá evolucionando y mejorando, allanando el camino para respaldar la toma de decisiones críticas en situaciones climáticas extremas. A pesar de estos avances, los expertos enfatizan que GraphCast no debe considerarse un sustituto de los métodos tradicionales, y ya se está experimentando con esta IA en el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos.

La presentación de GraphCast por parte de Google marca un hito importante en la predicción meteorológica. Este nuevo enfoque basado en inteligencia artificial no solo ofrece pronósticos más rápidos y precisos, sino que también brinda la capacidad de anticipar eventos climáticos extremos con una eficacia sin precedentes. A medida que GraphCast continúa evolucionando, se espera que juegue un papel crucial en la toma de decisiones informadas en situaciones climáticas críticas, demostrando así el potencial transformador de la inteligencia artificial en el campo de la meteorología.