GraphCast es el nuevo modelo de Inteligencia Artificial de última generación desarrollado por Google. Es capaz de realizar pronósticos meteorológicos de mediano plazo con una precisión sin precedentes, así lo dio a conocer el famoso buscador.
“GraphCast es ahora el sistema de pronóstico meteorológico global de 10 días más preciso del mundo y puede predecir eventos climáticos extremos en el futuro más allá de lo que era posible anteriormente”.
Google
GraphCast: ¿qué es?
GraphCast es un sistema de pronóstico del tiempo basado en aprendizaje automático y Graph Neural Networks (GNN), que son una arquitectura particularmente útil para procesar datos estructurados espacialmente.
De acuerdo con Google, GraphCast es capaz de predecir las condiciones meteorológicas con hasta 10 días de antelación con mayor precisión en menos de un minuto en una sola máquina Google TPU v4.
Esto es mucho más rápido que el sistema de simulación meteorológica estándar de la industria: el Pronóstico de alta resolución (HRES), producido por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF). El cual, para un pronóstico de 10 días utilizando un enfoque convencional, como HRES, puede requerir horas de cálculo en una supercomputadora con cientos de máquinas.
Y es que, GraphCast realiza pronósticos en alta resolución de 0,25 grados de longitud/latitud (28 km x 28 km en el ecuador). Eso es más de un millón de puntos de cuadrícula que cubren toda la superficie de la Tierra.
“En cada punto de la cuadrícula, el modelo predice cinco variables de la superficie de la Tierra (incluidas la temperatura, la velocidad y dirección del viento y la presión media al nivel del mar) y seis variables atmosféricas en cada uno de los 37 niveles de altitud, incluida la humedad específica, la velocidad y dirección del viento, y temperatura”, señaló Google.
[TE PODRÍA INTERESAR: Bard, la inteligencia artificial de Google, ya está disponible en español: así funciona]
En una evaluación integral del desempeño frente al sistema determinista estándar HRES, GraphCast proporcionó predicciones más precisas en más del 90% de mil 380 variables de prueba y pronosticó tiempos de entrega.
Incluso, en una evaluación limitada a la troposfera, GraphCast superó al HRES en el 99,7% de las variables de prueba para el clima futuro.
GraphCast puede ofrecer advertencias tempranas de fenómenos meteorológicos extremos
GraphCast también puede ofrecer advertencias tempranas de fenómenos meteorológicos extremos, incluso, antes que los modelos de pronóstico tradicionales, a pesar de no haber sido capacitado para buscarlos.
Puede predecir las trayectorias de los ciclones con gran precisión en el futuro, identifica ríos atmosféricos asociados con el riesgo de inundaciones y predice la aparición de temperaturas extremas en cualquier lugar determinado de la Tierra. Esto es particularmente útil para anticipar olas de calor, eventos perturbadores y peligrosos que son cada vez más comunes.
Esta capacidad, dice Google, “tiene el potencial de salvar vidas mediante una mayor preparación”.
“GraphCast da un importante paso adelante en la IA para la predicción meteorológica, ofreciendo pronósticos más precisos y eficientes, y abriendo caminos para respaldar la toma de decisiones críticas para las necesidades de nuestras industrias y sociedades”.
Google
GraphCast ya está siendo utilizado por agencias meteorológicas, incluido el ECMWF, que está realizando un experimento en vivo de los pronósticos de nuestro modelo en su sitio web .
¿Cómo funciona?
Según Google, GraphCast y los enfoques tradicionales van de la mano, ya que este modelo de Inteligengia Artificial está entrenada en cuatro décadas de datos de reanálisis meteorológico, del conjunto de datos ERA5 del ECMWF.
“Este tesoro se basa en observaciones meteorológicas históricas, como imágenes de satélite, radares y estaciones meteorológicas que utilizan un PNT tradicional para “llenar los espacios en blanco” donde las observaciones están incompletas, para reconstruir un rico registro del tiempo histórico mundial”, indicó.
Según, la compañía, el código de GraphCast permanece abierto, lo que permite que científicos y pronosticadores de todo el mundo beneficien a miles de millones de personas en su vida cotidiana.
Te recomendamos:
Snoopy en el espacio, ¿cuántas veces ha viajado con la NASA?
¿Qué pasa si mi auto se queda sin aceite y cómo evitarlo?
Así se vio un fuerte terremoto bajo el mar en Indonesia: VIDEO
