Las empresas que operan en el campo de la Inteligencia Artificial parecen imparables: después de dos premios Nobel de Física y Química, el equipo de Google DeepMind marca otra revolución con el modelo GenCast para predicciones meteorológicas basadas en IA y aprendizaje automático.
Y es gracias a estas tecnologías que los investigadores de Google han conseguido concentrar décadas y décadas de progreso en un solo año, creando un modelo de IA que supera a los mejores sistemas de predicción meteorológica basados en la física utilizados hasta el momento.
No solo eso: mientras que los sistemas meteorológicos basados en la física requieren la costosa potencia informática de una supercomputadora, el modelo GenCast AI de Google es capaz de ejecutarse en un sistema de un solo procesador con costos y consumo insignificantes en comparación con lo que era posible hasta ahora.
Google DeepMind GenCastGoogle DeepMind declara que en el campo meteorológico este es el avance más significativo en ocho décadas de trabajo, con mejoras sustancial tanto en las previsiones de fenómenos extremos como en las previsiones meteorológicas a medio plazo. Hasta ahora, el campeón indiscutible es el sistema gestionado por el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio, firmado por el ECMWF.
Para crear GenCast, Google entrenó su modelo de IA utilizando 40 años de datos meteorológicos de alta calidad seleccionados por ECMWF. En las pruebas que comparan las previsiones a 15 días, GenCast es de media más preciso que el sistema europeo en el 97,2% de los casos. Con plazos de entrega que superan las 36 horas, la precisión de GenCast aumenta incluso hasta un 99,8 % más que el modelo ECMWF basado en la física.
Los sistemas meteorológicos actuales son deterministas y ofrecen una estimación aproximada del tiempo posible en un día determinado. En cambio, los modelos de IA como el de Google son probabilísticos: ofrecen una variedad de condiciones climáticas posibles, cada una con pesos porcentuales, que son más difíciles de calcular pero más útiles.
Al igual que los otros modelos de IA vistos hasta ahora, Google advierte que no es perfecto y que aún puede mejorar en varias áreas. Pero también teniendo en cuenta los defectos de juventud de algunos trabajadores empleos Nos enfrentamos a avances notables.
No sólo en la precisión de las previsiones meteorológicas sino también en la increíble reducción de la potencia informática necesaria. En lugar de una supercomputadora compuesta por decenas de miles de procesadores, GenCast puede procesar un pronóstico del tiempo de 15 días en solo ocho minutos en un solo chip Tensor Processing Unit TPU v5p.
El pronóstico meteorológico mediante IA de GenCast pronto se introducirá en Google Earth: el modelo está disponible para cualquiera en GitHub. Todas las noticias que hablan sobre Inteligencia Artificial están disponibles en esta página de aatma.