En un importante avance,
El modelo GraphCast, de código abierto, es un paso adelante en la inteligencia artificial aplicada a la predicción meteorológica, proporcionando pronósticos más precisos y eficientes. Este enfoque innovador, según los autores, abre nuevas posibilidades para respaldar la toma de decisiones críticas en diversos ámbitos sociales y económicos.
GraphCast, entrenado con décadas de datos meteorológicos históricos, utiliza el aprendizaje profundo para crear un sistema de pronóstico del tiempo basado en datos en lugar de ecuaciones físicas. Cubre toda la superficie terrestre y predice variables clave, incluyendo temperatura, velocidad y dirección del viento, presión media a nivel del mar, y otras magnitudes atmosféricas.
Lo más destacado de GraphCast es su capacidad para prever condiciones meteorológicas a 10 días en menos de un minuto, superando en velocidad a los enfoques tradicionales que requieren horas de cómputo. En pruebas comparativas con el modelo HRES del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos, GraphCast proporcionó predicciones más precisas en más del 90% de los 1,380 objetivos verificados.
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Además de su rapidez y precisión, GraphCast demuestra ser capaz de identificar eventos climáticos severos con mayor antelación y precisión que otros modelos. Puede caracterizar ríos atmosféricos, regiones estrechas de la atmósfera que transportan la mayor parte del agua de vapor fuera de los trópicos, lo que es crucial para prever lluvias beneficiosas o inundaciones.
Los responsables de GraphCast, liderados por Remi Lam, subrayan que este modelo sigue evolucionando y mejorando. Aunque representa un avance clave en la predicción meteorológica, insisten en que no debe considerarse un sustituto de los métodos tradicionales, y el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos ya está experimentando con esta IA para mejorar aún más la precisión de sus pronósticos. Este desarrollo marca un hito en la aplicación de la inteligencia artificial para modelar sistemas dinámicos complejos, como el clima.
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