La IA ha superado a las oficinas de clima y se ha convertido en una nueva herramienta para pronosticar desastres naturales
La IA Aurora superó a entidades como el Centro Nacional de Huracanes de EE. UU., logrando prever la trayectoria de huracanes, incluyendo un aviso con días de anticipación sobre para las tormentas.
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En medio del aumento de eventos extremos vinculados al cambio climático, la inteligencia artificial para predecir desastres naturales emerge como una solución más eficaz que los métodos convencionales. Microsoft ha presentado un avance significativo con su modelo Aurora, que ya ha logrado anticipar ciclones con mayor precisión que los principales centros meteorológicos del mundo.
Durante 2023, este sistema de IA superó en predicción a entidades como el Centro Nacional de Huracanes de EE. UU. y el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF). Según un estudio publicado en Nature, Aurora fue más certero en la trayectoria de todos los huracanes del año, incluida la tormenta Doksuri, la más costosa del Pacífico, anticipando su impacto sobre Filipinas con cuatro días de antelación.
Aurora de Microsoft predice huracanes mejor que los expertos
El modelo Aurora de Microsoft ha sido diseñado para funcionar sin fórmulas físicas, este sistema se entrena exclusivamente con datos históricos, lo que le permite generar pronósticos de forma más rápida y con menos recursos. Aurora superó a siete centros de predicción globales en trayectorias ciclónicas a cinco días, algo inédito hasta ahora.
Aurora predice correctamente que Doksuri tocará tierra en el norte de Filipinas. Foto: Microsoft
El equipo detrás del proyecto está liderado por Paris Perdikaris, profesor de ingeniería mecánica en la Universidad de Pensilvania, quien afirmó: “Por primera vez, un sistema de IA supera a todos los centros operativos en la predicción de huracanes”. Aurora también venció al prestigioso modelo del ECMWF en el 92 % de los pronósticos globales a 10 días, con una resolución espacial de 10 km².
Ventajas frente a los modelos tradicionales de predicción
La principal diferencia entre Aurora y los modelos tradicionales de predicción es su arquitectura. Mientras los métodos convencionales se basan en ecuaciones físicas complejas que requieren potentes supercomputadoras, Aurora usa algoritmos de aprendizaje profundo. Esta tecnología permite reducir el tiempo de procesamiento y los costos computacionales hasta en un factor de 100, sin sacrificar calidad.
Además de ser más económica, esta IA en meteorología es más accesible para países que no cuentan con infraestructura avanzada. Según el ECMWF, su propio modelo de aprendizaje automático, disponible desde febrero, es 1,000 veces más eficiente que su sistema físico, aunque aún trabaja con una resolución inferior de 30 km².
Google, Huawei y Europa también apuestan por la IA climática
La competencia en el desarrollo de modelos de pronóstico del clima con IA se ha intensificado. En diciembre de 2023, Google reveló GenCast, capaz de superar al ECMWF en el 97 % de los eventos climáticos extremos registrados en 2019. Huawei no se queda atrás: su modelo Pangu-Weather Huawei, también presentado en 2023, ha demostrado precisión a corto plazo en ciclones tropicales.
Mientras tanto, el ECMWF lidera en Europa con iniciativas propias para modernizar sus predicciones, sin abandonar por completo los métodos físicos. Estas innovaciones buscan responder a los desafíos de los desastres naturales y cambio climático, que exigen respuestas más rápidas y localizadas.
