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GenCast de Google emplea la IA para mejorar la predicción del tiempo y los fenómenos meteorológicos extremos
La nueva herramienta podrá hacer predicciones con hasta 15 días de antelación. Para su entrenamiento se le ha proporcionado cuatro décadas de datos meteorológicos históricos
Google DeepMind ha anunciado la disponibilidad de un nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA) generativa denominado GenCast, destinado a predecir el tiempo atmosférico y realizar pronósticos avanzados de fenómenos meteorológicos extremos para proteger más vidas, evitar daños y ahorrar costes.
Google DeepMind ha anunciado la disponibilidad de un nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA) generativa denominado GenCast, destinado a predecir el tiempo atmosférico y realizar pronósticos avanzados de fenómenos meteorológicos extremos para proteger más vidas, evitar daños y ahorrar costes.
La compañía de desarrollo de IA de Google ha reconocido que los pronósticos más precisos de fenómenos naturales que puedan poner en peligro a la sociedad, como olas de calor o los vientos fuertes, permiten tomar medidas preventivas oportunas y rentables.
Para ofrecer un servicio preciso en tiempo real, ha desarrollado GenCast, un nuevo modelo de IA de alta resolución que puede predecir las condiciones atmosféricas con hasta 15 días de antelación, y que se ha publicado recientemente en la revista Nature.
Este modelo, que la compañía planea poner a disposición de los profesionales de la meteorología próximamente, proporciona mejores predicciones tanto del tiempo diario como de temperaturas extremas que el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF).
Nueva herramienta permitiría tener predicciones más precisas del clima.
/ GOOGLE DEEPMIND
Esta novedad, basada en GraphCast, comprende un conjunto de 50 o más predicciones, cada una de las cuales representa una posible trayectoria meteorológica. Asimismo, está adaptado a la geometría esférica de la tierra y aprende a generar con precisión los diferentes escenarios meteorológicos probables del futuro al indicar el estado más reciente del tiempo en ellos.
La compañía ha señalado que, para entrenar GenCast, le ha proporcionado cuatro décadas de datos meteorológicos históricos del archivo ERA5 -un análisis del tiempo atmosférico que abarca desde enero de 1940 hasta la actualidad- del ECMWF. Esta información incluye variables como la temperatura, la velocidad del viento y la presión a diferentes altitudes.
Esta división de Google ha planteado el uso de GenCast en situaciones como huracanes o tifones, donde “obtener advertencias mejores y más avanzadas sobre dónde tocarán tierra es invaluable”. En este sentido, su modelo ofrece predicciones superiores a las trayectorias de estas tormentas mortales.
Google DeepMind también ha reconocido que, además de mejorar las predicciones meteorológicas para proteger más vidas, evitar daños y ahorrar costes, modelos como este podrían desempeñar un papel fundamental en otros aspectos de la sociedad, como la planificación del uso de las energías renovables.
GenCast, cuyo código es público, forma parte del conjunto de modelos meteorológicos basados en IA de próxima generación de Google, destinados a mejorar el pronóstico de precipitaciones, inundaciones o situaciones de calor extremo. Entre estas herramientas se incluyen, NeuralGCM, SEEDS y los modelos de inundaciones de Google Research.
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