Google usa IA para predecir la lluvia

Usando inteligencia artificial, los científicos de Google han desarrollado un nuevo sistema llamado “pronóstico del tiempo de lluvia” para determinar con mayor precisión la precipitación con hasta dos horas de anticipación.

Para lograr esta hazaña, los científicos se basan en datos de radar de alta resolución, que rastrean la cantidad de humedad en el aire enviando múltiples haces de luz a la atmósfera inferior. Esta estratagema permite medir la velocidad relativa de la señal, cuantificando su desaceleración por vapor de agua.

Utilizando los últimos 20 minutos de datos de radar de alta resolución, los investigadores de Google DeepMind crearon un enfoque de aprendizaje automático llamado modelado generativo para desarrollar una herramienta que pudiera predecir la precipitación media a fuerte durante los próximos 90 minutos.

“La IA tiene el potencial de ayudarnos a responder algunas de las preguntas científicas más complejas de la ciencia ambiental, como el cambio climático”, dijo Shakir Mohamed, uno de los científicos que participó en el estudio.

Otro método utilizado a medio y largo plazo

Hasta ahora, los meteorólogos han utilizado potentes sistemas de predicción numérica del tiempo (NWP), basados ​​en ecuaciones que describen el movimiento de los fluidos en la atmósfera, para realizar predicciones a medio y largo plazo.

Pronóstico hábil del tiempo de precipitación utilizando modelos de radar generativos profundos https://t.co/1GRwBaQSkw https://t.co/koxsEKxzJr | #buscar #manuscritos @naturaleza

– GAYLE Aruberuto (@aruberuto) 29 de septiembre de 2021

Un método muy eficaz durante un largo período, pero mucho menos para medir el tiempo en un futuro próximo de unas pocas horas, como demuestra el estudio DeepMind de Google publicado el martes 29 de septiembre en la revista científica Nature.

“Estos modelos son realmente sorprendentes desde seis horas hasta aproximadamente dos semanas en términos de pronóstico del tiempo, pero hay un área, especialmente alrededor de cero a dos horas, donde los modelos funcionan particularmente mal”, detalló Suman Ravuri, investigador. Y co-líder del proyecto, en comentarios difundidos por The Guardian.