La IA revoluciona las previsiones meteorológicas: ¡Previsiones más precisas para condiciones meteorológicas extremas!

La IA revoluciona las previsiones meteorológicas: ¡Previsiones más precisas para condiciones meteorológicas extremas!

El invierno en Alemania este año muestra su lado caprichoso: nieve, hielo, lluvia y sol se alternan rápidamente. Estas condiciones cambiantes a menudo generan críticas a las aplicaciones meteorológicas y sus pronósticos. Pero el director del centro de pronóstico y asesoramiento del Servicio Meteorológico Alemán, Franz Molé, destaca que el índice de precisión de los pronósticos es bastante alto. La base para ello es el análisis de grandes cantidades de datos procedentes de rayos, satélites y radares de precipitación. La atmósfera se escanea en tres dimensiones a un ritmo impresionante cada cinco minutos, lo que permite realizar predicciones precisas a corto plazo.

La tecnología Nowcasting permite seguir las tormentas en tiempo real, como se puede ver en la aplicación de alerta meteorológica del Servicio Meteorológico Alemán. La previsión sigue siendo especialmente complicada para fenómenos de pequeña escala o de corta duración, como el hielo negro o las tormentas espontáneas. Aquí se demandan modelos de alta resolución, pero a menudo fallan debido a la capacidad informática disponible. De hecho, cada vez es más evidente un aumento de los fenómenos extremos debido al cambio climático, lo que significa que en el futuro las temperaturas récord en Alemania podrían alcanzar hasta los 45 grados.

Inteligencia artificial en el sistema meteorológico.

Una esperanza para mejorar los pronósticos meteorológicos es la inteligencia artificial (IA). Este puede funcionar a una velocidad 10.000 veces más rápida que los modelos numéricos convencionales. Sin embargo, no requiere una imagen física de los procesos. La combinación deseada de modelos basados ​​en la física e IA debería mejorar significativamente las predicciones. Un avance notable es el nuevo modelo meteorológico de IA del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), que supera las previsiones anteriores. Los servicios meteorológicos de todo el mundo pueden utilizar este método para predecir con mayor precisión fenómenos extremos como lluvias intensas o huracanes.

El modelo de IA, conocido como AIFS (Sistema de Previsión de Inteligencia Artificial), ofrece resultados que son hasta un 20 por ciento más precisos en promedio. En determinados escenarios, la mejora puede llegar incluso al 40 por ciento. Curiosamente, el modelo reduce el consumo de energía 1.000 veces y calcula predicciones diez veces más rápido. En el futuro, los servicios meteorológicos podrán utilizar nuevos datos para sus pronósticos y avisos, lo que beneficiará significativamente al público en general.

Una mirada al futuro de la investigación climática

Tecnologías como Google DeepMind y OpenAI están desarrollando los últimos modelos de IA que predicen fenómenos meteorológicos extremos con mayor precisión y detectan patrones de CO₂. Estos modelos aprenden continuamente de nuevos conjuntos de datos y pueden identificar aumentos inesperados en las emisiones de CO₂. Un sistema europeo de alerta temprana ya ha demostrado su éxito en la predicción de desastres climáticos con una precisión de más del 90 por ciento. Está claro que la IA tiene el potencial de revolucionar fundamentalmente la investigación climática.

Sin embargo, para aprovechar todo el potencial de estas nuevas tecnologías, es necesario abordar algunas cuestiones éticas. El acceso a los datos climáticos y el control de los modelos de IA deben ser transparentes para evitar desigualdades en la investigación climática. Se considera urgente desarrollar reglas claras para el uso de la IA en la investigación climática, especialmente porque estos modelos también podrían influir en las decisiones políticas.

Los avances en la predicción meteorológica y la investigación climática parecen prometedores, pero el desafío es utilizar estas tecnologías con el necesario sentido de responsabilidad e incluir a todos los grupos sociales. También debe prestarse especial atención a la trazabilidad de las decisiones y a la distorsión de los datos para garantizar una aplicación justa y precisa.