{"id":56655,"date":"2025-03-22T10:12:20","date_gmt":"2025-03-22T10:12:20","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=56655"},"modified":"2025-03-22T10:12:20","modified_gmt":"2025-03-22T10:12:20","slug":"las-previsiones-meteorologicas-son-un-coto-privado-un-nuevo-modelo-de-ia-quiere-democratizar-la-prediccion-del-tiempo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=56655","title":{"rendered":"Las previsiones meteorol\u00f3gicas son un coto privado. Un nuevo modelo de IA quiere democratizar la predicci\u00f3n del tiempo"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de investigadores acaba de plantear una opci\u00f3n de lo m\u00e1s llamativa: democratizar la meteorolog\u00eda. Su nuevo sistema de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica desaf\u00eda los sistemas tradicionales, muy costosos en recursos computacionales<\/a>, y hacen uso de la IA para que (casi) cualquiera de nosotros se pueda convertir en un meteor\u00f3logo que realice sus propias predicciones personalizadas.<\/p>\n

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Aardvark Weather<\/strong>. As\u00ed se llama un nuevo sistema de predicciones meteorol\u00f3gicas que seg\u00fan sus responsables convertir\u00e1 a cualquier investigador con un PC de escritorio en un meteor\u00f3logo en toda regla. El sistema hace uso de algoritmos de IA y plantea una alternativa a los sistemas convencionales que usan miles de veces m\u00e1s capacidad de c\u00f3mputo<\/a>.<\/p>\n

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Predicciones (casi) caseras<\/strong>. Lo normal es que una plataforma de previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica tarde varias horas en procesar un pron\u00f3stico. Para ello necesita adem\u00e1s supercomputadoras y un equipo de expertos que desarrollan, mantienen y despliegan esos sistemas de previsiones. Aardvark Weather permite entrenar un modelo de IA con datos procedentes de estaciones meteorol\u00f3gicas<\/a>, sat\u00e9lites, barcos o aviones en todo el mundo para luego hacer predicciones bas\u00e1ndose en esos datos.<\/p>\n

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La investigaci\u00f3n<\/strong>. El estudio<\/a> publicado en Nature esta semana procede de un grupo de investigadores de la Universidad de Cambridge, el Instituto Alan Turing, Microsoft Research y el European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). En \u00e9l explican c\u00f3mo la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica num\u00e9rica (NWP por sus siglas en ingl\u00e9s) est\u00e1 siendo reemplazada por el aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> y redes neuronales que permiten \u00abmejorar la velocidad y precisi\u00f3n\u00bb de la predicci\u00f3n.<\/p>\n

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Previsiones hiperlocalizadas<\/strong>. Entre otras cosas el sistema permitir\u00eda ofrecer previsiones hiperlocalizadas y adaptadas a industrias espec\u00edficas. Richard Turner, profesor de aprendizaje autom\u00e1tico en la Universidad de Cambridge, explicaba en The Guardian<\/a> c\u00f3mo este modelo podr\u00eda usarse para predecir las temperaturas para los cultivos agr\u00edcolas de zonas de \u00c1frica o las velocidades del viento<\/a> para una empresa de energ\u00eda renovable en Europa.<\/p>\n

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El tiempo en los pr\u00f3ximos ocho d\u00edas<\/strong>. Turner a\u00f1ade que el modelo podr\u00eda en el futuro ser capaz de generar previsiones precisas para un rango de hasta ocho d\u00edas en el futuro, cuando lo normal es que las previsiones precisas solo se puedan garantizar a cinco d\u00edas.<\/p>\n

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R\u00e1pido como el rayo<\/strong>. Este sistema es capaz de generar una previsi\u00f3n completa a partir de datos observacionales en un segundo al procesarlo en cuatro GPUs NVIDIA A100, cuando normalmente se tardan 1.000 horas-nodo en el modelo HRES del ECMWF.<\/p>\n

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Ideal para pa\u00edses en desarrollo<\/strong>. Hay regiones en las que este tipo de previsiones son especialmente importantes, y contar con un sistema \u00abpersonalizado\u00bb ser\u00eda muy \u00fatil. Aardvark Weather ofrece esa opci\u00f3n seg\u00fan sus creadores, porque tanto su implantaci\u00f3n como su uso es mucho m\u00e1s accesible.<\/p>\n

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Intentos previos<\/strong>. A finales de 2023 DeepMind precisamente anunci\u00f3 GraphCast<\/a>, un sistema de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica basado en IA que ten\u00eda una operativa hasta 1.000 veces m\u00e1s barata en consumo de energ\u00eda. Su precisi\u00f3n era de hecho mayor que el mejor de los sistemas actuales, pero no parece que el desarrollo haya sido implantado en la pr\u00e1ctica. Hace unos meses los investigadores de DeepMind presentaron su evoluci\u00f3n, llamada GenCast<\/a>, otro sistema de predicci\u00f3n basada en aprendizaje autom\u00e1tico que mejoraba a su predecesor y que desde luego compite con Aardvark Weather. Todo apunta por tanto a que este tipo de sistemas est\u00e1n ganando terreno e inter\u00e9s, pero queda por ver si se aplican masivamente.<\/p>\n

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Imagen | Brian McGowan<\/a><\/p>\n

En Xataka | La predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica va a mejorar mucho en Espa\u00f1a: AEMET ha invertido 25 millones de euros en ello<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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