El pronóstico de Google ahora cuenta con inteligencia artificial

El buscador más popular en el internet está desarrollando un modelo de aprendizaje automático para que las computadoras aprendan cómo evolucionan las nubes y puedan mejorar los pronósticos de lluvias extremas a corto plazo.

Cindy Fernández Cindy Fernández Úrsula Pamela García 22 Ene 2020 - 21:00 UTC
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La inteligencia artificial esta permitiendo que las computadoras incluyan avanzada sobre tormentas extremas.

El pronóstico del estado del tiempo es un aliado al momento de planificar nuestra rutina. Pero aún con los avances tecnológicos y todo el conocimiento que tenemos sobre la atmósfera sigue siendo un desafío realizar un pronóstico preciso en casos de tormentas localizadas. Pero parece que Google tiene una solución y está desarrollando una nueva técnica de aprendizaje automático para mejorar el nowcasting o pronóstico inmediato.

Las computadoras aprenden a identificar patrones complejos en millones de datos para llegar a alguna solución o decisión, esta técnica se esta desarrollando en el machine learning o aprendizaje automático. En este caso, la incorporación de inteligencia artificial (IA) trata de desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender automáticamente sobre la evolución de las tormentas y las lluvias extremas analizando imágenes de radar.

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El nowcasting es útil para las decisiones inmediatas, desde el desvío del tráfico y la logística hasta la planificación en caso de evacuación.

La principal ventaja sobre esta metodología es qué es económico, permite pronósticos que son casi instantáneos y en alta resolución. Según Google, el pronóstico inmediato de precipitación tiene una validez de 0 a 6 horas, puede generar previsiones que tienen una resolución espacial de 1 km y tarda entre 5 a 10 minutos para estar disponible, superando a los modelos tradicionales, incluso en estas primeras etapas de desarrollo. El nowcasting es especialmente útil para las decisiones inmediatas, desde el desvío del tráfico y la logística hasta la planificación en caso de evacuación.

Uno de los objetivos primordiales de la empresa busca la adaptación al cambio climático, considerando el incremento de los eventos extremo, como las lluvias torrenciales, que se volvieron más frecuentes e intensas en los últimos años en distintas partes del globo. Además, la nueva técnica se convertiría en un complemento para servicios meteorológicos nacionales, ya qué incorpora más información al pronóstico de unas pocas horas por delante.

Analizar el pasado para predecir el futuro

A diferencia de los modelos computacionales utilizados para realizar un pronóstico del tiempo, aprende por un entrenamiento visual, analizando millones fotos de nubes de un espacio concreto. Al observar cómo evolucionaron las nubes en el pasado, infiere cómo cambiarán las nubes actuales. Por tanto, en lugar de trabajar con un modelo que analiza la complejidad física de las nubes, predice como será la imagen de un radar tras analizar millones de imágenes anteriores.

Opinión de algunos especialistas en Meteorología

Debido a que los sistemas de aprendizaje automático desarrollan sus propias reglas, los investigadores a menudo no pueden decir cómo o por qué estos algoritmos llegan a un resultado dado, son como una “caja negra”. Algunos todavía son reacios a utilizarla, ya que la consideran una metodología extraña o poco fiable para pronosticar emergencias meteorológicas inminentes, como las inundaciones.

En cambio, para otros investigadores, la inteligencia artificial está demostrando ser útil en el pronóstico del tiempo. En 2016 nueve meteorólogos del Servicio Meteorológico Nacional de Estado Unidos eligieron usarlo cuando se les dio la opción de elegir entre inteligencia artificial y métodos convencionales.

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