Este sistema de pronóstico de tiempo meteorológico de IA no requiere supercomputadoras

El clima de Aardvark, un sistema de inteligencia artificial (IA) para el pronóstico del tiempo que ofrece varias ventajas sobre los métodos tradicionales, se presentó el jueves. Se dice que el sistema totalmente impulsado por la IA es lo suficientemente capaz como para reemplazar los sistemas existentes que requieren supercomputadoras personalizadas y un equipo de expertos para entregar predicciones. También se dice que mejora la precisión y la velocidad de la predicción, y proporciona pronósticos hiperlocales. Un gran grupo de investigadores de instituciones académicas y empresas tecnológicas trabajaron juntas para desarrollar el sistema de IA.

Los investigadores revelan el sistema de pronóstico de IA del clima Aardvark

La investigación papel fue publicado en The Nature Journal (se puede acceder aquí), y detalla cómo un modelo de IA unificado reemplaza las supercomputadoras y la supervisión de expertos. En particular, el año pasado, Google presentó su modelo Gencast que utiliza IA para reemplazar el solucionador numérico para mejorar la precisión y la velocidad de las predicciones meteorológicas. Sin embargo, la escala del clima de Aardvark es mucho mayor, ya que su objetivo es reemplazar todo el sistema de pronóstico.

El sistema de IA fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge, Microsoft Research AI for Science, Google Deepmind, la Universidad de Toronto, el Instituto Alan Turing y el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos de Medio Rango (ECMWF).

Aardvark Weather recopila datos de satélites meteorológicos, globos meteorológicos, estaciones y otros sensores, y puede procesar y analizar los datos para producir pronósticos globales y locales. Lo que normalmente requiere supercomputadoras personalizadas y expertos en ciencias del clima se puede generar unas pocas horas en unos minutos con el sistema AI.

Los investigadores afirmaron que el sistema de IA pudo superar al Sistema de Pronóstico Global Nacional (GFS) de EE. UU. En múltiples variables con solo el 10 por ciento de los datos de entrada. También se dice que se desempeña a la par con los pronósticos del Servicio Meteorológico de EE. UU. Aardvark también se puede utilizar para proporcionar predicciones meteorológicas a medida para industrias o ubicaciones específicas.

“These results are just the beginning of what Aardvark can achieve. This end-to-end learning approach can be easily applied to other weather forecasting problems, for example hurricanes, wildfires, and tornadoes. Beyond weather, its applications extend to broader Earth system forecasting, including air quality, ocean dynamics, and sea ice prediction,” said first author Anna Allen, from Cambridge's Department of Computer Science and Technology, in a declaración.