Google ha dado un paso revolucionario en el ámbito de la predicción meteorológica con el desarrollo de GenCast, un método de aprendizaje automático que mejora significativamente las previsiones del tiempo. Este modelo, desarrollado por investigadores de Google DeepMind, utiliza datos actuales y anteriores para elaborar pronósticos meteorológicos probabilísticos más precisos.
GenCast ha demostrado ser más eficaz que las previsiones meteorológicas tradicionales de medio alcance, superando las estimaciones deterministas que generan múltiples escenarios potenciales. Además, GenCast es capaz de predecir mejor las condiciones meteorológicas extremas, la trayectoria de ciclones tropicales y la producción de energía eólica.
Contar con previsiones meteorológicas precisas es crucial para que personas, gobiernos y organizaciones tomen decisiones informadas. Desde llevar un paraguas hasta evaluar la producción de energía eólica o planificar para condiciones meteorológicas extremas, las predicciones precisas son esenciales para evitar desastres y optimizar recursos.
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Los científicos entrenaron GenCast utilizando 40 años de datos meteorológicos, desde 1979 hasta 2018. Este entrenamiento permite al modelo generar previsiones globales a 15 días, en intervalos de 12 horas, para más de 80 variables atmosféricas y de superficie, todo en tan solo 8 minutos.
Al compararlo con el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ENS), actualmente la referencia mundial en previsiones a medio plazo, GenCast superó al ENS en el 97.2% de los 1,320 objetivos evaluados. Esto destaca la capacidad del modelo para ofrecer predicciones más precisas y eficaces en múltiples escenarios, incluyendo condiciones meteorológicas extremas y trayectorias de ciclones.
El avance de Google con GenCast no solo representa una mejora en la precisión de las previsiones meteorológicas, sino que también proporciona una herramienta poderosa para la planificación y toma de decisiones en diversos sectores. Con la continua evolución de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la meteorología avanza hacia un futuro donde las predicciones sean cada vez más confiables y exactas.
Esta publicación fue modificada por última vez el diciembre 5, 2024 2:07 pm