DeepMind lanza GenCast: innovadora IA para previsiones meteorológicas de largo alcance

Google DeepMind ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial llamada GenCast, que, según afirman, ofrece una capacidad y velocidad inigualables para hacer previsiones meteorológicas a hasta 15 días de antelación. Este avance mejora significativamente las predicciones probabilísticas de conjunto, un modelo utilizado por científicos y agencias meteorológicas para prever diversos escenarios climáticos y obtener una visión más completa del futuro climático.

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El equipo entrenó el modelo utilizando una amplia base de datos históricos de meteorología, que se extiende hasta 2018. “Los modelos de aprendizaje automático como GenCast funcionan de manera muy distinta a los modelos clásicos. El ENS del Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo simula las leyes de la física con superordenadores, pero los modelos tienen limitaciones en cuanto a la capacidad de cómputo y la precisión de los sensores”, explicó Ferran Alet Puig, investigador senior de Google DeepMind.

Por su parte, Ilan Price, principal científico investigador de DeepMind, destacó que el nuevo modelo es considerablemente más rápido y preciso que los sistemas tradicionales. En sus pruebas, GenCast superó al anterior programa de IA de DeepMind, que había debutado con predicciones confiables a 10 días. “Es como si en un año hubiéramos conseguido mejoras de décadas”, comentó Rémi Lam, uno de los científicos principales del equipo.

Cómo Funciona GenCast
GenCast se basa en datos de entrenamiento de aprendizaje automático, procesando ejemplos de pronósticos de clima para aprender las relaciones que existen entre los diferentes factores meteorológicos. Los creadores afirman que el sistema puede hacer predicciones más precisas de fenómenos extremos, como ciclones y producción de energía eólica, con hasta 15 días de antelación.

“GenCast genera 50 predicciones, que representan posibles escenarios del clima. Con estos, podemos calcular probabilidades más precisas”, detalló Alvaro Sanchez Gonzalez, investigador de DeepMind. Además, destacó la rapidez del sistema, que produce una predicción en solo ocho minutos utilizando un único dispositivo de hardware, a diferencia de los sistemas tradicionales que tardan horas.

En sus pruebas, GenCast superó al sistema ENS en el 97,2 % de los objetivos medidos, logrando una precisión del 99,8 % en previsiones a más de 36 horas. Los desarrolladores de DeepMind planean hacer el proyecto de código abierto y colaborarán con la comunidad meteorológica para seguir perfeccionando la herramienta.

“Este tipo de colaboraciones ofrece conocimientos y oportunidades valiosas tanto en el ámbito comercial como no comercial”, concluyeron, destacando la importancia de este avance para áreas como la seguridad alimentaria y la respuesta a desastres.

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