La inteligencia artificial de Google puede predecir el tiempo en un minuto

En septiembre, los investigadores de la unidad de inteligencia artificial (IA) DeepMind de Google en Londres, prestaban una atención inusual al clima al otro lado del océano. Faltaban al menos 10 días para que el huracán Lee tocara tierra, eones en términos de predicción, y los pronósticos oficiales seguían dudando entre que la tormenta llegara a las principales ciudades del noreste o que no lo hiciera en absoluto. El propio software experimental de DeepMind había hecho una previsión muy concreta de que arribaría mucho más al norte. “Estábamos pegados a nuestros asientos”, comenta el investigador científico Rémi Lam.

Una semana y media después, el 16 de septiembre, Lee tocó tierra justo donde el software de DeepMind, llamado GraphCast, había predicho días antes: Long Island, Nueva Escocia, lejos de los grandes centros de la población. Se sumó a un período de grandes avances para una nueva generación de modelos meteorológicos impulsados por IA, incluidos otros construidos por Nvidia y Huawei, cuyo notable rendimiento tomó por sorpresa al sector.

Hoy, Google comparte nuevas pruebas, revisadas por expertos, de esa promesa. En un artículo publicado en Science, los investigadores de DeepMind informan que su modelo supera los pronósticos del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés), un gigante mundial de la predicción del clima, en el 90% de más de 1,300 variables atmosféricas como la humedad y la temperatura. Y lo que es mejor, el modelo de DeepMind se ejecuta en una laptop y arroja un pronóstico en menos de un minuto, mientras que los modelos convencionales requieren una enorme supercomputadora.

DeepMind entrenó sus redes para pronosticar con precisión cómo evolucionará cualquier conjunto de condiciones meteorológicas utilizando 39 años de observaciones recopiladas y procesadas por el ECMWF. El procedimiento tiene por objeto enseñar al programa de qué forma un conjunto inicial de patrones atmosféricos cambiaría en incrementos de seis horas. Después, cada previsión se incorpora a la siguiente, con lo que finalmente se obtiene una visión a largo plazo que llega a abarcar más de una semana.

A pesar de los buenos resultados de Google, la predicción meteorológica dista mucho de estar resuelta. Su modelo de IA no está diseñado para proporcionar pronósticos de conjunto, que detallan múltiples resultados potenciales de una tormenta u otro evento meteorológico, junto con una serie de probabilidades que resultan especialmente útiles para fenómenos de gran magnitud, como los huracanes.

El mes pasado, cuando el huracán Otis azotó Acapulco (México), su intensificación y trayectoria sobre millones de personas esquivó las previsiones de todos los modelos meteorológicos, incluidos los que funcionan con inteligencia artificial. Estas tormentas son “atípicas entre las atípicas”, explica Brian McNoldy, meteorólogo de la Universidad de Miami. Los expertos en previsión meteorológica aún están averiguando por qué sucedió eso, entre otros aspectos analizando las lagunas en la comprensión del modo en que las condiciones inusuales del océano o los procesos profundos de una tormenta la llevan a fortalecerse rápidamente.