¿Te fiarías del pronóstico del tiempo realizado por una IA? Google está trabajando en ello

El proyecto de Google recibe el nombre de NeuralGCM y es una combinación de la última tecnología de machine learning combinada con procesos más tradicionales de predicción del tiempo. El objetivo que tiene la empresa es doble. Por un lado, quieren conseguir que los procesos con los que conseguir el pronóstico meteorológico sean más eficientes. Por otro, también aspiran a reducir los costes para que haya que invertir menos en la obtención de información precisa.

Solucionando un problema

Hasta ahora ya se han aplicado distintas técnicas de machine learning en el pronóstico del tiempo, pero los expertos se han encontrado con algunos inconvenientes. El principal se encuentra en los pronósticos a largo plazo. Aunque estos sistemas actúan bien en pequeños periodos de tiempo, cuando se trata de usarlos en largos periodos de tiempo, la situación cambia. Y, claro está, uno de los principales objetivos del pronóstico del tiempo es poder hacerlo por anticipado. En lo que sí destacan, en contraposición a ello, es por su rapidez y la eficacia a corto plazo.

Debido a esto, Google quería combinar lo mejor de los modelos más actuales con los sistemas tradicionales a fin de conseguir derribar las limitaciones previas. Desde Google Research, Stephan Hoyer comenta que verdaderamente han conseguido que sea una combinación entre física e inteligencia artificial. Tal y como afirma, ya no se trata de un enfrentamiento entre ambas tecnologías.

¿Cómo funciona NeuralGCM?

Primero entra en escena un sistema tradicional con el cual se analizan datos del clima, sobre todo los cambios atmosféricos, con la intención de poder hacer un pronóstico. Una vez realizada esta parte del proceso entra en acción el uso de la IA. Su uso se aplica en aquellos aspectos donde los modelos clásicos son más débiles o fallan más. Por ejemplo, pronósticos a escalas pequeñas, pronósticos en microclimas como la niebla que se produce en ciertos lugares del mundo y pronósticos que deban tener en cuenta formaciones de nubes. Dice el experto que, lo que hacen, es introducir la IA de una manera muy selectiva y que, de esa forma, pueden corregir los errores frecuentes.

¿Pero funciona bien realmente? Por el momento NeuralGCM está dando unos resultados que son prometedores. Según sus responsables, es capaz de hacer pronósticos tan efectivos como los de 1 a 15 días del ECMWF (Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio), lo que se trata de un importante paso adelante respecto a otros modelos de IA. Se remarca especialmente que un modelo de IA como este no tira por tierra todos los sistemas previos ni los conocimientos que se han utilizado en previsión del tiempo durante años. Lo que hace es complementarlo para conseguir unos resultados de mayor precisión y una forma más rápida y eficiente de obtener algunos datos que, de otra forma, sería complicado llegar a conseguir. De momento, están conformes por ver, con las pruebas realizadas, que la IA funciona y que hace buenos pronósticos.

Ahora lo que quieren es mirar al entorno del pronóstico meteorológico a largo plazo. Porque es ahí donde de verdad consideran que se encuentra la gran recompensa de la que se podría beneficiar toda la humanidad. De tener unas previsiones meteorológicas precisas de largo plazo, habría muchas formas de prepararnos para evitar incidentes o situaciones desafortunadas.

No solo eso, sino que quieren utilizar esta IA de pronóstico del tiempo para poder anticipar eventos de mayor envergadura, como podrían ser ciclones tropicales. Es bueno saber que, además, NeuralGCM va a ser un proyecto de código abierto que permitirá a todos los científicos interesados trabajar con el modelo y sacarle partido de distintas maneras. Eso significa que, muy posiblemente, comencemos a ver muchas IA y sistemas que empezarán a ofrecernos pronósticos meteorológicos. Ahora, eso sí, quedará en la mano de cada uno decidir si serán de confianza o no. Pero, por el momento, van por buen camino.