Google presenta WeatherNext 3, un modelo de IA que marca una nueva etapa en meteorología

Los expertos de Google DeepMind y Google Research han presentado un nuevo modelo de IA que revoluciona el proceso de predicción meteorológica. Esta tecnología, llamada WeatherNext 3, permite observar los cambios atmosféricos con mayor precisión y predecir sus movimientos con mayor frecuencia. Esta innovación representa la próxima ola de cambios profundos basados en tecnologías de aprendizaje profundo en el campo de la meteorología. Así lo informa Techcrunch.com informa .

Según ixbt.com y TechCrunch, Google comenzará a integrar este modelo en la información meteorológica de su buscador, Google Maps y las aplicaciones de Gemini. También estará disponible para usuarios comunes e investigadores a través de las plataformas en la nube de Google. El ingeniero jefe de Google, Samier Merchant, destaca que esta es la primera vez que estas variables clave alimentan directamente los productos de la empresa.

La superioridad de la IA sobre las supercomputadoras tradicionales

Actualmente, la mayoría de los pronósticos meteorológicos son generados por supercomputadoras gubernamentales que procesan ecuaciones matemáticas que representan las leyes de la física. Aunque estos sistemas son precisos, son muy costosos y relativamente lentos. En 2018, después de que el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF) proporcionara más de medio siglo de datos meteorológicos, los investigadores de IA comenzaron a entrenar modelos capaces de predecir con la misma precisión que las herramientas gubernamentales, pero mucho más rápido.

Ferran Alet, director de investigación de DeepMind, explica que el clima es extremadamente caótico y que pequeñas diferencias pueden provocar grandes cambios. El aprendizaje automático aprende la física aproximada en condiciones de datos incompletos y potencia de cálculo limitada, formando patrones a partir de grandes cantidades de datos. El modelo WeatherNext 3 demostró el resultado más preciso entre los principales competidores al ser probado en la herramienta de referencia Operational WeatherBench creada por la startup Brightband.

Mejoras tecnológicas y nuevas oportunidades

El nuevo modelo superó a los modelos de aprendizaje profundo de organizaciones líderes como Microsoft, NVIDIA y el ECMWF, así como a los pronósticos tradicionales del Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU., en el análisis de indicadores como temperatura, velocidad del viento y humedad. Anteriormente, la predicción meteorológica mediante IA enfrentaba tres problemas principales: la cobertura de un área más amplia (15-25 kilómetros cuadrados), las dificultades para detectar la lluvia y la dependencia de los datos de las agencias gubernamentales.

El modelo WeatherNext 3 resuelve los tres problemas. Los investigadores señalan que puede predecir con una resolución de hasta 5 kilómetros para las variables clave. Las evaluaciones sobre la lluvia han mejorado un 60% en comparación con el modelo WeatherNext 2, y ahora los pronósticos se proporcionan cada hora en lugar de cada seis horas. Esto se logró gracias a que el modelo tiene 2,4 veces más parámetros que el anterior y a que los objetivos de los cabezales del decodificador se ajustaron con precisión.