¿Producen los modelos de IA mejores previsiones meteorológicas que los modelos basados en la física?
Un nuevo estudio de la Universidad de Reading demuestra que la inteligencia artificial (IA) puede predecir con rapidez y precisión la trayectoria y la intensidad de las grandes tormentas.
La investigación, basada en un análisis de la tormenta Ciaran de noviembre de 2023, sugiere que los pronósticos meteorológicos que utilizan IA pueden producir pronósticos con una precisión similar a los pronósticos tradicionales, más rápidos, más baratos y con menos uso de potencia informática.
profesor Andrew Charlton-Perez, autor principal del estudio.
Pérez también afirma que es posible aprender mucho sobre los pronósticos meteorológicos de la IA probándolos en eventos extremos como la tormenta Ciarán. Incluso podemos identificar sus fortalezas y debilidades y guiar el desarrollo de una tecnología de predicción de IA aún mejor para ayudar a proteger a las personas y los bienes. Este es un momento emocionante e importante para el pronóstico del tiempo.
Promesas y trampas
Para comprender la eficacia de los modelos meteorológicos basados en IA, científicos de la Universidad de Reading compararon los pronósticos basados en IA y en física de la tormenta Ciarán, una tormenta de viento mortal que azotó el norte y centro de Europa en noviembre de 2023 y que causó 16 muertes en el norte de Europa y dejó a más de un millón de hogares sin electricidad en Francia.
Los investigadores utilizaron cuatro modelos de IA y compararon sus resultados con modelos tradicionales basados en la física. Los modelos de IA, desarrollados por gigantes tecnológicos como Google, Nvidia y Huawei, pudieron predecir la rápida intensificación y el seguimiento de la tormenta con 48 horas de antelación.
En gran medida, los pronósticos de esta tormenta eran “indistinguibles” del desempeño de los modelos de pronóstico convencionales, dijeron los investigadores. Los modelos de IA también capturaron con precisión las condiciones atmosféricas a gran escala que impulsaron el desarrollo explosivo de Ciarán, como su posición relativa a la corriente en chorro, un estrecho corredor de fuertes vientos de alto nivel.
Sin embargo, la tecnología de aprendizaje automático subestimó los vientos dañinos de la tormenta. Los cuatro sistemas de IA subestimaron las velocidades máximas del viento de Ciarán, que en realidad alcanzó velocidades de hasta 200 km/h en Pointe du Raz, en Bretaña.
Los autores pudieron demostrar que esta subestimación estaba relacionada con algunas de las características de la tormenta, incluidos los contrastes de temperatura cerca de su centro, que no fueron bien predichos por los sistemas de inteligencia artificial.
Para proteger mejor a las personas de condiciones climáticas extremas como la tormenta Ciarán, los investigadores dicen que se necesita más investigación sobre el uso de la IA en el pronóstico del tiempo.
El desarrollo de modelos de aprendizaje automático podría significar que, en un futuro próximo, la inteligencia artificial se utilizará de forma rutinaria en la predicción meteorológica, ahorrando tiempo y dinero a los meteorólogos.
Referencia de la noticia:
Charlton-Perez, A.J., Dacre, H.F., Driscoll, S. et al. Do AI models produce better weather forecasts than physics-based models? A quantitative evaluation case study of Storm Ciarán. npj climate and atmospheric science (2024).