Desarrollan un modelo de predicción meteorológica basado en la IA: promete ser más rápido y preciso

El nuevo modelo de predicción meteorológica que funciona con IA
El nuevo modelo de predicción del tiempo basado en la IA
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El cambio climático y el aumento de fenómenos meteorológicos extremos complican cada vez más la predicción clásica del tiempo. La inteligencia artificial lleva una temporada colándose en prácticamente todos los sectores. Él último ha sido el de la meteorología con el lanzamiento de Aardvark Weather, un modelo de predicción basado en la IA que promete ser mucho más rápido y preciso que los modelos actuales. 

La meteorología no es una ciencia exacta: “No te da una solución, te da muchísimas soluciones. Consultamos diferentes modelos meteorológicos (...) Utilizas tu propia experiencia y de ahí sacas la conclusión del símbolo que tienes que poner para ese día en el mapa”, explica Rosemary Alker, meteoróloga de Mediaset. 

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La manera actual de predecir el tiempo se basa en la combinación de modelos con más de 80 años de datos que permiten sacar conclusiones con un margen de error relativamente bajo. Investigadores de la Universidad de Cambridge con el respaldo del Instituto Alan Turing, el Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas a Medio Plazo y Microsoft Research han desarrollado Aardvark Weather, un nuevo modelo basado en la inteligencia artificial

Aardvark Weather utiliza la IA y observaciones de satélites y estaciones meteorológicas

Tal y como han plasmado en la revista ‘Nature’, su proyecto reemplaza el proceso de predicción clásico con un único modelo automático, consiguiendo resultados diez veces más precisos y rápidos: “Las predicciones meteorológicas van a poder ser algo más fiables, algo más precisas y se van a mejorar”. 

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Aardvark Weather está basado en el uso de la IA e incorpora observaciones de satélites, sensores y estaciones meteorológicas, generando pronósticos muy exactos: “Con la inteligencia artificial seguramente vayamos a poder acotar mucho más ese margen de error, y por lo tanto la predicción va a ser muchísimo mejor”.  

Los investigadores aseguran que aparte de ser un modelo mucho más preciso, tiene un coste bastante menor y se puede adaptar a lugares con menos accesibilidad. Además, sus creadores afirman que ayudará en las nuevas previsiones teniendo en cuenta el cambio climático, un factor clave que no se incluye en los modelos más clásicos.  

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