La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (NOAA, por sus siglas en inglés) anunció el lanzamiento de un innovador conjunto de modelos operativos de predicción meteorológica global basados en inteligencia artificial (IA), un avance que marca un punto de inflexión en la velocidad, eficiencia y precisión de los pronósticos del tiempo a escala mundial.
Según informó la NOAA en su página web oficial, estos nuevos modelos permitirán a los meteorólogos acceder a pronósticos más rápidos y confiables, utilizando una fracción de los recursos computacionales que requieren los sistemas tradicionales, lo que también reduce de forma significativa los costos operativos.
“La aplicación estratégica de la inteligencia artificial por parte de la NOAA representa un avance significativo en la innovación de los modelos meteorológicos estadounidenses”, afirmó Neil Jacobs, administrador de la NOAA. “Estos modelos reflejan un nuevo paradigma al ofrecer mayor precisión en las trayectorias meteorológicas y tropicales, así como una entrega más rápida de productos de pronóstico al público y a los meteorólogos, con un menor costo computacional”, añadió.
Tres nuevos modelos impulsados por IA
El nuevo conjunto de modelos operativos incluye tres aplicaciones principales:
El AIGFS (Sistema de Pronóstico Global de Inteligencia Artificial) es un modelo que utiliza IA para generar pronósticos meteorológicos de manera más rápida y eficiente. De acuerdo con la NOAA, puede operar utilizando hasta un 99,7 % menos de recursos informáticos que el modelo tradicional GFS, manteniendo una capacidad de pronóstico comparable e incluso superior en fenómenos a gran escala. Destaca, además, por reducir significativamente los errores en la trayectoria de ciclones tropicales a plazos más largos.
El AIGEFS (Sistema Global de Pronóstico por Conjuntos de Inteligencia Artificial) es un sistema de 31 miembros que ofrece múltiples escenarios probables de pronóstico, en lugar de una única solución. Los resultados iniciales muestran un rendimiento comparable al GEFS tradicional, con la ventaja de extender la capacidad de previsión entre 18 y 24 horas adicionales, utilizando solo el 9 % de los recursos computacionales habituales.
El HGEFS (GEFS Híbrido) representa la aplicación más innovadora del conjunto. Se trata de un “gran conjunto” de 62 miembros que combina modelos físicos tradicionales con modelos basados en IA. Las pruebas iniciales indican que este sistema supera de forma consistente tanto a los modelos exclusivamente físicos como a los exclusivamente basados en inteligencia artificial.
La NOAA señaló que, hasta donde se conoce, es la primera institución en el mundo en implementar de manera operativa un sistema híbrido que integra modelos físicos e inteligencia artificial.
Más precisión y menor consumo computacional
Entre los principales beneficios del AIGFS se destaca su eficiencia: un pronóstico de 16 días puede completarse en aproximadamente 40 minutos y requiere apenas el 0,3 % de los recursos computacionales del GFS operativo. Esta reducción en la latencia permite a los pronosticadores acceder más rápidamente a información crítica, especialmente en eventos extremos como ciclones, ríos atmosféricos e inundaciones.
No obstante, la NOAA reconoce que existen áreas de mejora, como la estimación de la intensidad de ciclones tropicales, aspecto que será abordado en futuras versiones de los modelos.
Un esfuerzo conjunto de investigación
El desarrollo de este conjunto de modelos forma parte del Proyecto EAGLE, una iniciativa colaborativa entre el Servicio Meteorológico Nacional de la NOAA, centros de investigación oceánica y atmosférica, los Centros Nacionales de Predicción Ambiental y el Centro de Innovación en Predicción de la Tierra.
El equipo utilizó como base inicial el modelo GraphCast, desarrollado por Google DeepMind, y lo perfeccionó mediante datos y análisis del Sistema Global de Asimilación de Datos de la NOAA, lo que permitió mejorar su desempeño, especialmente bajo condiciones iniciales del modelo GFS.
De acuerdo con la NOAA, estos nuevos modelos de predicción basados en inteligencia artificial contribuirán a proteger vidas y propiedades, al mejorar la precisión y la oportunidad de los pronósticos frente a eventos meteorológicos extremos.
