Esta tecnología utilizada por la agencia europea predice el tiempo con más precisión gracias a la IA

Seguro que recuerdas el primer fin de semana de septiembre. Fue aquel en el que, en toda España, se activó una emergencia por un fuerte temporal que en comunidades como Madrid provocó la llega de alertas a los móviles de los ciudadanos para que no salieran a la calle. Pasadas las horas, la sorpresa se adueñó de muchos: pese al augurio, el impacto de la borrasca no dejó tantos estragos. La previsión había fallado.

Prever la climatología siempre ha sido una lucha. No solo para los meteorólogos, sino también para empresas privadas y administraciones públicas. Y en el año de la definitiva eclosión de la inteligencia artificial, ¿no podría ayudar esta tecnología a saber con mayor exactitud las condiciones climatológicas a las que vamos a enfrentarnos? Lo cierto es que sí.

Así, al menos, lo afirman desde Huawei. La compañía ha desarrollado recientemente Pangu-Weather, una solución basada en inteligencia artificial que promete prever el clima a nivel mundial con un nivel de fiabilidad superior al conocido hasta ahora. El modelo parte de una arquitectura 3D Earth-Specific Transformer (3DEST) para procesar datos meteorológicos 3D complejos y no uniformes. Partiendo de una agregación jerárquica y temporal de los datos, el modelo se entrenó para diferentes intervalos de previsión: una hora, tres horas, seis horas y un día entero. El resultado fue una minimización de la cantidad de iteraciones para predecir una condición meteorológica en un momento concreto y una reducción de las previsiones erróneas que habitualmente suelen tener otros modelos.

Para entrenar esta IA, los investigadores de Huawei introdujeron muestras horarias de datos meteorológicos desde 1979 hasta 2021. Los datos entre 1979-2017 se usaron para entrenamiento, los de 2019 para validación y los de 2018, 2020 y 2021 para realizar diversas pruebas. Fruto de este trabajo, el equipo de Pangu-Weather consiguió dos hitos: en primer lugar, establecer previsiones en 1,4 segundos; segundo, afinar los resultados utilizando cinco variables (temperatura, humedad, geopotencial, componente U de la velocidad del viento y componente V de la velocidad del viento).

Disponible en la Agencia Meteorológica Europea

Los resultados obtenidos han hecho que la herramienta desarrollada por Huawei sea introducida en la web del European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), perteneciente a la Agencia Meteorológica Europea. Dicha agencia sometió a Pangu-Weather a un examen y una comparativa con el sistema ECMWF IFS (el habitual hasta ahora) y, en el informe final, resaltó que “los resultados son muy prometedores, con una habilidad comparable tanto para métricas globales como para eventos extremos, cuando se verifican tanto con el análisis operativo como con las observaciones sinópticas”.

Además, la revista Nature también ha incluido entre sus revisiones un análisis de esta inteligencia artificial. El documento, titulado Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks (Predicción meteorológica mundial precisa de medio alcance con redes neuronales 3D), ofrece comprobaciones independientes de estas capacidades y establece que se trata del primer modelo de predicción con IA que demuestra una precisión superior a la de los métodos numéricos tradicionales de previsión meteorológica, multiplicando por 10.000 la velocidad de predicción y reduciendo el tiempo de predicción meteorológica mundial a unos segundos.

Por otro lado, esta herramienta ha conseguido probar sobre el terreno sus evaluaciones. En mayo de 2023, el tifón Mawar captó la atención del mundo como el ciclón tropical más fuerte del año hasta ese momento. Según la Administración Meteorológica de China, Pangu-Weather predijo con exactitud la trayectoria del tifón Mawar cinco días antes de que cambiara de rumbo en las aguas orientales de las islas de Taiwán.