Lo nuevo de Google es un modelo de IA para predecir mejor la llegada de ciclones tropicales en Estados Unidos

Si hay una empresa que está destacando en España por el uso de la IA, esa es Google. Ya la usa para crear miles de materiales, controlar robots e incluso para predecir la estructura e interacción de moléculas. Ahora han presentado Weather Lab, para predecir mejor ciclones tropicales.

Tanto Google DeepMind como Google Research han anunciado un sitio web interactivo que ayuda a visualizar mejor los modelos meteorológicos de IA, incluyendo un nuevo modelo experimental de ciclones que puede predecir tanto la formación como la trayectoria, intensidad y tamaño de un ciclón.

En un comunicado, Google explica cómo se están asociando con el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos (NHC) para respaldar sus pronósticos y advertencias usando Weather Lab, en la próxima temporada de ciclones.

El modelo de IA de Google para ciclones tropicales

La nueva plataforma de Google para poder compartir estos modelos meteorológicos presenta a este nuevo modelo, basado en un conjunto de redes neuronales estocásticas; redes que incluyen variaciones aleatorias para resolver problemas de optimización gracias a las fluctuaciones aleatorias.

Según Google, este modelo no solo puede predecir la formación propia de estos ciclones, sino su trayectoria e intensidad, así como su tamaño y forma. Lo hace generando hasta 50 escenarios posibles, con hasta 15 días de antelación.

Captura de la animación de Weather Lab con varios modelos de IA. Google Omicrono

En una serie de pruebas internas detalladas en el nuevo documento científico publicado por la propia Google DeepMind, el modelo realiza unas predicciones sobre la trayectoria e intensidad tremendamente precisas, más que los modelos y métodos actuales basados en física.

En este sentido, Google ha colaborado con el NHC para validar científicamente el enfoque y los resultados del modelo, gracias a la capacidad de la entidad de evaluar los riesgos de ciclones en las cuencas del Atlántico y el Pacífico Oriental.

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Gracias a estos avances, los expertos del NHC ahora pueden ver predicciones en tiempo real de los modelos experimentales, junto a otros modelos y observaciones ya basados en la física. No es para menos, dadas las capacidades de Weather Lab.

¿Y qué tiene de especial el modelo en cuestión? Los modelos de física sufren de ciertas desventajas en su concepción; son eficaces para predecir las trayectorias de los ciclones, pero no para capturar procesos a pequeña escala que determinan su intensidad.

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En este sentido, el modelo experimental de Google está preparado para estos problemas, ya que superan estas desventajas. Este está entrenado para modelar dos tipos de datos distintos; conjuntos de datos de reanálisis y bases de datos especializadas.

El conjunto de datos de reanálisis reconstruye el clima pasado en toda la Tierra usando millones de observaciones como base. La base de datos, a su vez, contiene información clave de trayectorias, intensidades, tamaños y radios de viento de casi 5.000 ciclones observados en los últimos 45 años.

Imagen del huracán Kate Shutterstock

Al modelar los datos de análisis y los datos de ciclones de forma conjunta, se mejora "considerablemente la capacidad de predicción de los ciclones". DeepMind habla de una precisión de vanguardia, "tanto en la trayectoria como en la intensidad de los ciclones".

Comparándolo con el ENS, el modelo global basado en física del ECMWF, el modelo pudo predecir la trayectoria de ciclones de 5 días en un promedio de 140 kilómetros más cerca de la ubicación real, en los años de prueba 2023 y 2024, en las cuencas del Atlántico Norte y el Pacífico Oriental.

Comparativa del modelo de Google. Google Omicrono

En palabras de Google, el modelo "superó el error de intensidad promedio del Sistema de Análisis y Pronóstico de Huracanes (HAFS) de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), un modelo regional líder de alta resolución basado en la física".

Weather Lab, la web

Ciñiéndonos en la web, la página muestra predicciones de ciclones en vivo e históricas en función a diversos modelos meteorológicos, junto a modelos basados en la física del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (CEPMPM).

Captura de Weather Lab Google Omicrono

La clave reside en que algunos de los modelos presentes en Weather Lab se ejecutan en vivo, en tiempo real, siendo uno de estos el nuevo que estrena Google. "También lanzamos Weather Lab con más de dos años de predicciones históricas", relata la firma.

Otras características incluyen la capacidad de explorar y comparar las predicciones de modelos basados en física y en IA, y analizarlas en conjunto, lo que integra un potencial enorme para ayudar a las agencias meteorológicas y a los expertos a anticipar mejor aspectos como la trayectoria o intensidad de un ciclón tropical.

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A su vez, gracias a estas predicciones, expertos y responsables de logística preparatoria ante emergencias relacionadas con ciclones tropicales podrían prepararse mejor para distintos escenarios y compartir información de riesgos para potenciar una mejor preparación.

Google ha advertido, eso sí, que Weather Lab no es más que una herramienta de investigación, con predicciones en vivo que son generadas por modelos aún en desarrollo y que no se pueden considerar como sistemas de advertencias oficiales.