Una reciente publicación de la revista Nature reveló que existen al menos dos modelos de Inteligencia Artificial (IA) que permiten la predicción de las temperaturas con la misma precisión que los sistemas tradicionales. Algunos expertos apuntan que podrían servir para declarar alertas tempranas y “salvar vidas”.
La tecnología permitiría “ahorrar minutos” al momento de predecir fenómenos meteorológicos adversos y comunicarlos a la población afectada, según consignó a EFE la experta en protección civil Marta Imperiali, quien hace 14 años trabaja en el Centro de Coordinación de Respuestas a Emergencias de la Unión Europea, en Bruselas.
“Los sistemas de alerta temprana deben llegar a la gente para que pueda reaccionar rápidamente, eso es lo más importante. ¿Sobre si la inteligencia artificial (IA) puede recortar tiempo? Creo que sí, y esto, de hecho, va a ayudar a salvar vidas”, señaló Imperiali.
Pese a que los sistemas de predicción actuales son “muy precisos”, la Inteligencia Artificial podría ayudar a “rellenar” algunos vacíos en los datos meteorológicos, sobre todo en lugares como África.
“Yo creo que hay mucho potencial en el uso de la IA, lo más probable es que tenga un impacto positivo para realizar una mejor predicción del tiempo y de las alertas meteorológicas”, cerró Imperiali.
LOS MODELOS
Pangu-Weather es un modelo desarrollado por científicos de Huawei que puede predecir el tiempo a escala global con hasta una semana de antelación, con una precisión comparable a los mejores sistemas tradicionales. La herramienta genera resultados en cosa de segundos, a una velocidad 10.000 veces más rápida que los métodos actuales. Cabe destacar que, para lograr ese nivel de precisión, se entrenó con datos meteorológicos durante 39 años.
El líder del equipo de científicos de Huawei, Tian Qi, considera que su desarrollo puede crear un “marco de previsión meteorológica de nueva generación que use las tecnologías de la IA para reforzar los sistemas de previsión existentes”.
“Los modelos de IA pueden extraer leyes estadísticas de la evolución atmosférica a partir de datos masivos”, agregó.
