Una nueva herramienta de inteligencia artificial presentada por la startup WindBorne Systems está mostrando resultados más precisos en la predicción meteorológica que las principales organizaciones intergubernamentales del mundo. Fundada en 2019 por estudiantes de la Universidad de Stanford, la empresa ha desarrollado un método revolucionario para integrar datos de sensores en modelos de aprendizaje profundo (deep learning). Así lo informa Techcrunch.com informa.
La sexta versión del modelo de la empresa, llamado WeatherMesh, está superando a los sistemas del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF). Kai Marshland, director de producto de WindBorne, señala que la previsión a cinco días del modelo WeatherMesh 6 tiene la misma precisión que la previsión a un día de los sistemas tradicionales. Esto es especialmente evidente en la medición de la temperatura en la superficie terrestre.
Las previsiones meteorológicas tradicionales se basan en modelos físicos complejos que requieren superordenadores costosos y cuyo procesamiento lleva mucho tiempo. Los modelos de IA creados por grandes laboratorios como Google DeepMind y startups funcionan mucho más rápido. WindBorne se distingue de sus competidores gracias a un conjunto de datos exclusivo recopilado a través de su flota de casi 400 globos meteorológicos.
Actualmente, WeatherMesh 6 ofrece nuevas previsiones cada hora, mientras que los modelos tradicionales lo hacen cada seis horas. La precisión de las previsiones en Europa y EE. UU. se ha refinado hasta los 3 kilómetros. El CEO de WindBorne, John Dean, destacó la importancia de poseer datos propios, señalando que no tiene sentido ser una empresa meteorológica basada en IA sin una ventaja competitiva en datos.
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