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Una nueva inteligencia artificial desarrollada por investigadores está revolucionando la meteorología y la previsión del tiempo. Capaz de prever el tiempo con velocidad superior a los métodos tradicionales, la IA funciona incluso en computadoras comunes, haciendo que las previsiones sean más accesibles y eficientes.
Un nuevo sistema de previsión del tiempo está sorprendiendo a los investigadores. Utiliza inteligencia artificial, es más rápido que los supercomputadores y consume mucho menos energía. Su nombre es Aardvark Weather.
Desarrollado en solo 18 meses, el sistema ya es comparable a los mejores modelos meteorológicos actuales.
Y lo más impresionante: funciona en una computadora común, prescindiendo de máquinas caras y potentes.
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Previsión del tiempo sin supercomputadores
Hoy en día, las previsiones del tiempo se realizan basándose en modelos físicos complejos. Estos modelos requieren muchos datos y horas de procesamiento en supercomputadores. Es un proceso caro, lento y con alto consumo de energía.
El Aardvark Weather sigue un camino diferente. Utiliza aprendizaje automático para prever el tiempo a partir de datos en bruto.
Esto incluye imágenes de satélite, registros de estaciones meteorológicas, barcos y globos. Con estos datos, el sistema puede generar previsiones directamente, sin pasar por los modelos atmosféricos tradicionales.
Según los investigadores, el Aardvark es decenas de veces más rápido que los sistemas convencionales.
Y consume miles de veces menos energía. En lugar de una sala llena de servidores, solo necesita una computadora de escritorio.
Desempeño sorprendente
En pruebas, el Aardvark superó al Global Forecast System (GFS), que es el modelo nacional de Estados Unidos. Incluso utilizando solo el 8% de los datos que utiliza el GFS, el nuevo sistema fue más preciso en varias situaciones.
También se acercó a las previsiones oficiales del Servicio Meteorológico de EE. UU. Esto llamó la atención de los especialistas.
Sin embargo, hay una limitación: la resolución espacial del Aardvark aún es menor. Utiliza una cuadrícula de 1,5 grados de latitud por 1,5 grados de longitud. Por su parte, el GFS opera con una cuadrícula de 0,25 grados.
Esto significa que el nuevo sistema puede tener menos precisión en previsiones muy locales, como lluvia en un barrio específico.
Potencial para crecer
A pesar de esta limitación, los investigadores ven un gran futuro para el Aardvark. Como el sistema aprende de los datos que recibe, puede ajustarse para diferentes regiones y necesidades.
Un ejemplo sería utilizar datos de alta resolución para mejorar las previsiones locales. Esto podría beneficiar la agricultura en regiones de África o optimizar la producción de energía renovable en Europa.
Además, el Aardvark puede adaptarse para otros tipos de previsiones, como huracanes, incendios forestales, tornados, calidad del aire e incluso hielo marino.
«Estos resultados son solo el comienzo«, afirmó Anna Allen, coautora del estudio. «El enfoque del Aardvark puede aplicarse a varios desafíos ambientales.»
Previsión para todos
El impacto del nuevo sistema va más allá de la tecnología. Puede ayudar a regiones que hoy no tienen acceso a supercomputadores o infraestructura avanzada.
Scott Hosking, del The Alan Turing Institute, refuerza esta idea. «El avance del Aardvark no es solo velocidad, es acceso. Podemos llevar la previsión del tiempo a lugares que antes no tenían cómo tener este tipo de tecnología.«
Con esto, el Aardvark puede democratizar la previsión meteorológica. Y, al mismo tiempo, reducir costos, consumo de energía y tiempo de procesamiento.
El estudio completo sobre Aardvark Weather fue publicado el jueves (20 de marzo) en la revista Nature.
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