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DOBLE LLAVE – La predicción fiable del sistema terrestre es esencial para mitigar los desastres naturales y la inteligencia artificial ha demostrado ser prometedora para mejorarla. La revista Nature publicó detalles de Aurora, un modelo entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos diversos.
Desarrollada por Microsoft, esta herramienta de inteligencia artificial (IA) puede superar -según la publicación científica- las previsiones existentes sobre el sistema terrestre, permitiendo una previsión más precisa y eficaz de la calidad del aire, las trayectorias de los ciclones tropicales y la dinámica de las olas oceánicas, así como una predicción meteorológica de alta resolución.
Microsoft ya dio a conocer este modelo el pasado año; hoy publica sus características en Nature.
Las previsiones del sistema terrestre proporcionan información sobre una serie de procesos, como el tiempo, la calidad del aire, las corrientes oceánicas, el hielo marino y los huracanes, y sirven como herramientas integrales para proporcionar alertas tempranas de fenómenos extremos.
Estas se basan en complejos modelos elaborados a partir de décadas de datos, que exigen un gran esfuerzo informático y a menudo requieren superordenadores y equipos completos para su mantenimiento.
Los recientes avances en IA han demostrado ser prometedores en cuanto a rendimiento y eficacia predictiva; sin embargo, su uso en la previsión del sistema terrestre no se ha explorado a fondo, señala Nature.
Modelo de IA
Paris Perdikaris, de la Universidad de Pensilvania (Estados Unidos), y su equipo han desarrollado Aurora, un modelo de IA entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos -obtenidos de satélites, radares y estaciones meteorológicas, simulaciones y pronósticos-.
El modelo Aurora, que genera pronósticos en segundos, supera a otros existentes en calidad del aire, olas oceánicas, trayectorias de ciclones tropicales y meteorología de alta resolución con un coste computacional inferior al de los métodos de previsión actuales.
«Con la capacidad de ajustarse con precisión para diversas aplicaciones a un coste moderado, Aurora representa un paso notable hacia la democratización de predicciones precisas y eficientes del sistema terrestre», escriben los autores en su artículo.
Los investigadores, también de Microsoft Research y de las universidades de Ámsterdam y Cambridge, entre otros, informan de que el modelo obtuvo mejores resultados que siete centros de pronóstico en las predicciones de trayectorias ciclónicas a 5 días en el 100 % de los objetivos medidos y en el 92 % de los objetivos para las predicciones meteorológicas a 10 días.
De interés: Lanzan proyecto para mejorar métodos de predicción de riesgos sísmicos
DOBLE LLAVE
Con información de EFE Servicios
Fuente de imagen referencial: EFE/DIVYAKANT SOLANKI
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