Un sistema de predicción meteorológico basado en la inteligencia artificial de DeepMind ha logrado hacer pronósticos de lluvia precisos con un periodo de una o dos horas de antelación en lugar de unos pocos días como hacen los modelos de predicción numérica actuales.
Los modelos de predicción numérica del tiempo son capaces de ofrecer en la actualidad predicciones a escala planetaria con varios días de adelanto, pero fallan a la hora de hacer predicciones en plazos cortos de tiempo, de unas pocas horas.
Saber con precisión si en una o dos hora va a llover podría ayudar a organizar mejor el día a día, e incluso tiene un impacto directo en la gestión del agua, la agricultura, la aviación, la planificación de emergencias y los eventos al aire libre.
Este obstáculo es el que busca mejorar el equipo de DeepMind, en colaboración con el Servicio Meteorológico Nacional del Reino Unido, para ofrecer predicciones precisas en plazos menores a dos horas.
Los pronósticos inmediatos son posibles gracias a los datos de radar y en combinación con el aprendizaje automático. En enfoque adoptado emplea medidas estadísticas, económicas y cognitivas en un modelo generativo que realiza predicciones basadas en radares anteriores.
"Nuestro modelo produce predicciones realistas y consistentes espaciotemporalmente sobre regiones de hasta 1.536 km x 1.280 kilómetros y con tiempos de entrega de entre 5 y 90 minutos de antelación", explican en el texto publicado en Nature.
Los investigadores aseguran que el modelo generativo se ha clasificado en primer lugar en las evaluaciones de más de 50 expertos meteorólogos por su "precisión y utilidad en el 89 por ciento de los casos frente a dos métodos competitivos".

El Mundo