Bombazo en la meteorología: la IA de Microsoft predice el tiempo a 5 y 10 días mejor que los modos tradicionales

Un nuevo modelo de predicción desarrollado por Microsoft acaba de darle un golpe bajo al ámbito meteorológico. Con una metodología diferente a los modelos tradicionales, esta inteligencia artificial consiguió resultados que desafían a los principales centros de pronóstico del mundo.

El avance fue publicado en Nature, una de las revistas científicas más reconocidas, lo que refuerza su relevancia internacional. El sistema que estamos por develar a continuación, basado en redes neuronales, se posiciona firmemente como una alternativa para transformar la forma en que se anticipan fenómenos climáticos.

¿Cuál es la IA de Microsoft para predecir el tiempo mejor que los modos tradicionales?

El sistema de predicción meteorológica impulsado por inteligencia artificial que ha desarrollado Microsoft lleva el nombre de Aurora. Se trata de un modelo fundacional capaz de generar previsiones climáticas con alta resolución a medio plazo.

La herramienta fue entrenada con más de un millón de horas de datos geofísicos y ha logrado superar a los métodos tradicionales en varias métricas de rendimiento. En este sentido, Aurora puede realizar predicciones meteorológicas a cinco y diez días con mayor precisión y menor coste computacional. Entre sus capacidades, se destacan:

• Seguimiento de ciclones tropicales.
• Modelización de olas oceánicas.
• Pronóstico de calidad del aire.
• Predicciones meteorológicas detalladas a escala global.

El modelo ha sido dirigido por Paris Perdikaris, profesor en la Universidad de Pensilvania y responsable de investigación en Microsoft Research AI for Science. La herramienta funciona con una arquitectura basada en un codificador tridimensional, un procesador temporal y un decodificador que traduce la información en variables físicas.

¿Por qué la IA de Aurora funciona mejor que los métodos tradicionales de predicción?

Una de las claves del impacto de Aurora es su eficiencia. El sistema ha conseguido resultados superiores a los de siete centros meteorológicos operativos en el 100% de los casos medidos para la trayectoria de ciclones a cinco días. Para las predicciones meteorológicas a diez días, su rendimiento fue mejor en el 92% de las situaciones evaluadas.

Microsoft logró construir este modelo en menos de dos meses. En comparación, los métodos tradicionales de predicción climática pueden tardar varios años en alcanzar una funcionalidad similar.

Cada iteración de entrenamiento de Aurora se completó entre cuatro y ocho semanas, y con un equipo reducido. A continuación, estos son otros de los puntos destacados del rendimiento de Aurora:

• Supera en el 74% de los casos los modelos tradicionales en la predicción de contaminación atmosférica.
• Obtiene mejores resultados en el 86% de los casos para predicción de olas oceánicas.
• Mejora en más del 90% las previsiones meteorológicas globales a diez días frente a otros sistemas operativos.

Esta ventaja comparativa no se basa únicamente en su velocidad. También en su capacidad para trabajar con una amplia variedad de datos, desde observaciones atmosféricas hasta simulaciones climáticas históricas.

¿Por qué el modelo Aurora de Microsoft no está aún disponible para el público?

A pesar de sus resultados, Aurora todavía necesita apoyarse en las condiciones iniciales proporcionadas por los modelos tradicionales. Esto significa que, irónicamente, su funcionamiento depende de sistemas clásicos de asimilación de datos.

Sin embargo, el equipo de desarrollo de Microsoft considera que en futuras versiones el modelo podrá operar directamente con observaciones, sin necesidad de preprocesamiento adicional.

En tanto, el modelo también puede adaptarse a contextos donde existe una alta incertidumbre, como:

• Fenómenos localizados.
• Predicciones a largo plazo.
• Cambios repentinos en condiciones atmosféricas.

Microsoft subraya que el sistema todavía no alcanzó su máximo rendimiento. Es posible que con datos más diversos o aumentando el tamaño del modelo, la precisión mejore aún más.

Además, existe la posibilidad de que Aurora se aplique a otras áreas no directamente relacionadas con la meteorología. Entre esas posibles aplicaciones se incluyen:

• Predicción de productividad agrícola.
• Seguimiento de patrones de polinización.
• Estimación del crecimiento de vegetación.
• Evaluación de riesgos de incendios e inundaciones.

El futuro de Aurora y su potencial uso

La creación de Aurora se enmarca dentro de un contexto en el que los sistemas de predicción tradicionales presentan limitaciones evidentes.

Estos requieren grandes cantidades de energía, hardware especializado y equipos de mantenimiento técnico altamente cualificados. Además, su desarrollo se prolonga durante años, lo que limita la capacidad de adaptación ante fenómenos emergentes.

Según la publicación científica Nature, donde se ha presentado el avance, Aurora representa un nuevo paradigma en la predicción del sistema terrestre.

Esta nueva generación de modelos podría generalizar el acceso a previsiones climáticas más eficientes, lo que tendría implicaciones tanto para políticas públicas como para sectores como el transporte, la agricultura o la gestión de riesgos.

La investigación contó con la participación de científicos de Austria, Reino Unido, Países Bajos y Taiwán. Todos coinciden en que los modelos de aprendizaje automático como Aurora podrían acelerar los tiempos de respuesta ante catástrofes naturales y mejorar la toma de decisiones en entornos inciertos.

Hasta ahora, gran parte de los avances en inteligencia artificial aplicada al clima se habían centrado en la predicción del tiempo a corto plazo. Con esta iniciativa, Microsoft amplía el alcance al medio plazo y abre la puerta a su integración en sistemas predictivos más complejos.