Inteligencia artificial en previsión meteorológica y climática: ¿Qué significa esto para nuestra previsiones futuras?
Los nuevos modelos basados en IA pueden crear pronósticos meteorológicos sin conocer las leyes físicas básicas de nuestra atmósfera. La inteligencia artificial también puede ayudar a comunicar los desafíos asociados al cambio climático, como lo demuestra el nuevo chatbot ClimateChat.
La inteligencia artificial está llegando cada vez a más ámbitos de nuestra vida y no se detiene en el tiempo. Si bien las primeras generaciones de modelos de IA se basaban principalmente en la voz, las soluciones modernas de IA también pueden crear o editar imágenes o incluso vídeos.
También existen enfoques basados en la IA en el ámbito de la previsión meteorológica. Pero, ¿en qué se diferencian realmente un modelo de pronóstico del tiempo tradicional y un modelo basado en inteligencia artificial?
Modelos meteorológicos clásicos con núcleo físico.
Los modelos de previsión meteorológica convencionales como ICON, GFS o ECMWF son modelos numéricos. Tienen un núcleo en el que se registran las leyes físicas básicas en forma de ecuaciones.
Estas ecuaciones pueden variar de un modelo a otro, pero normalmente contienen las llamadas ecuaciones de Navier-Stokes, la ecuación térmica de estado de los gases ideales, así como las leyes de conservación de la termodinámica y la continuidad.
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— Google AI (@GoogleAI) August 31, 2023
Debido a que estos complejos sistemas de ecuaciones generalmente no pueden resolverse analíticamente, se resuelven numéricamente. El modelo calcula pasos de tiempo discretos hacia el futuro basándose en el estado actual más preciso (normalmente llamado análisis). Suelen ser intervalos de tiempo de 1 h, 3 h o 6 h.
El cálculo se basa en las ecuaciones del núcleo físico del modelo, que pretende representar las leyes de la naturaleza de la forma más representativa posible.
Los modelos de IA no tienen núcleo físico
Es precisamente este núcleo físico el que no está presente en los modelos de previsión meteorológica respaldados por IA. En cambio, el modelo conoce un enorme conjunto de datos de análisis, es decir, de las condiciones reales pasadas y del futuro del tiempo en función de estas condiciones. Dentro de este enorme conjunto de datos, el modelo de IA reconoce patrones recurrentes y los utiliza para crear una predicción.
Pero los métodos respaldados por la IA no sólo pueden ayudar en la predicción meteorológica directa. Como se mencionó al principio del artículo, el punto fuerte de la inteligencia artificial hasta ahora ha sido el enfoque basado en el lenguaje.
2/ Meanwhile, in the world of AI weather forecasting, Huaweis Pangu-Weather is making strides.
— Fernando Ocasio (@TechPalsTalk) April 14, 2024
Its now offering more precise regional forecasts and has been named Chinas top scientific innovation of 2023. pic.twitter.com/8NpnE6ToLB
Una nueva IA especializada llamada ChatClimate tiene como objetivo abordar los desafíos de comunicar el cambio climático. Obtener datos y hechos correctos a menudo no es fácil para los profanos. En las redes sociales a menudo sólo se encuentran opiniones sin fundamento: los datos científicos a menudo se pueden encontrar en artículos o revistas científicas, algunas de las cuales son de difícil acceso.
ChatClimate ofrece una solución fácil de usar en forma de chatbot que brinda a todos acceso instantáneo a la evidencia científica de los últimos informes de la OMM y el IPCC.