{"id":1045822,"date":"2023-11-14T16:19:27","date_gmt":"2023-11-14T16:19:27","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/la-ia-supera-por-primera-vez-a-los-metodos-convencionales-de-prevision-meteorologica\/"},"modified":"2023-11-14T16:19:27","modified_gmt":"2023-11-14T16:19:27","slug":"la-ia-supera-por-primera-vez-a-los-metodos-convencionales-de-prevision-meteorologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/la-ia-supera-por-primera-vez-a-los-metodos-convencionales-de-prevision-meteorologica\/","title":{"rendered":"La IA supera por primera vez a los m\u00e9todos convencionales de previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Desbloquea el Editor&#8217;s Digest gratis<\/p>\n<p class=\"article__content-sign-up-topic-description\"><span>Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este bolet\u00edn semanal.<\/span><\/p>\n<p><iframe class=\"article__content-sign-up-iframe close\" scrolling=\"no\" id=\"signUpIframe\" data-prev-url=\"\/register\/in-article-sign-up?ft-content-uuid=ca5d655f-d684-4dec-8daa-1c58b0674be1\"><\/iframe><\/div>\n<div id=\"article-body\">\n<p>Por primera vez, la inteligencia artificial ha superado de manera convincente a los m\u00e9todos de pron\u00f3stico convencionales al predecir el clima en todo el mundo hasta 10 d\u00edas en el futuro.<\/p>\n<p>El modelo GraphCast AI &#8220;marca un punto de inflexi\u00f3n en el pron\u00f3stico del tiempo&#8221;, dijeron sus desarrolladores en Google DeepMind en un art\u00edculo revisado por pares. <a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/science.adi2336\" data-trackable=\"link\" target=\"_blank\">publicado en la revista Science<\/a> el martes.<\/p>\n<p>Una evaluaci\u00f3n exhaustiva demostr\u00f3 que GraphCast era m\u00e1s preciso que el sistema convencional l\u00edder en el mundo para predicciones con tres a diez d\u00edas de anticipaci\u00f3n, administrado por el Centro Europeo de Pron\u00f3sticos Meteorol\u00f3gicos a Medio Plazo. <\/p>\n<p>Super\u00f3 al producto ECMWF en el 90 por ciento de las 1.380 m\u00e9tricas utilizadas, que inclu\u00edan temperatura, presi\u00f3n, velocidad y direcci\u00f3n del viento y humedad en diferentes niveles de la atm\u00f3sfera.<\/p>\n<p>Matthew Chantry, coordinador de aprendizaje autom\u00e1tico del ECMWF, dijo que los sistemas de inteligencia artificial en meteorolog\u00eda hab\u00edan progresado &#8220;mucho m\u00e1s r\u00e1pido y de manera m\u00e1s impresionante de lo que esper\u00e1bamos hace dos a\u00f1os&#8221;. <\/p>\n<p>ECMWF, un organismo intergubernamental con sede en Reading, Reino Unido, ha estado ejecutando pron\u00f3sticos en vivo mediante modelos de inteligencia artificial de Huawei y Nvidia, as\u00ed como DeepMind, junto con su propio sistema de pron\u00f3stico integrado. <\/p>\n<p>Chantry respald\u00f3 la afirmaci\u00f3n de DeepMind de que su sistema es el m\u00e1s preciso.  &#8220;Consideramos que GraphCast es consistentemente m\u00e1s h\u00e1bil que otros modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, Pangu-Weather de Huawei y FourCastNet de Nvidia, y en muchos aspectos es m\u00e1s preciso que nuestro propio sistema de pron\u00f3stico&#8221;, dijo al Financial Times.<\/p>\n<p>GraphCast utiliza una arquitectura de aprendizaje autom\u00e1tico llamada red neuronal gr\u00e1fica, que aprendi\u00f3 de m\u00e1s de 40 a\u00f1os de datos anteriores del ECMWF sobre c\u00f3mo se desarrollan y se mueven los sistemas meteorol\u00f3gicos alrededor del mundo. <\/p>\n<p>Los insumos para sus pron\u00f3sticos son los estados de la atm\u00f3sfera en todo el mundo en el momento actual y seis horas antes, recopilados por el ECMWF a partir de observaciones meteorol\u00f3gicas globales.  GraphCast produce un pron\u00f3stico de 10 d\u00edas en un minuto en una sola computadora en la nube Google TPU v4. <\/p>\n<p>En contraste con este enfoque de \u201ccaja negra\u201d derivado de datos, el m\u00e9todo convencional utilizado por el ECMWF y las oficinas meteorol\u00f3gicas nacionales del mundo, conocido como predicci\u00f3n num\u00e9rica del tiempo, utiliza supercomputadoras para procesar ecuaciones basadas en el conocimiento cient\u00edfico de la f\u00edsica atmosf\u00e9rica, un proceso que consume mucha energ\u00eda. eso lleva varias horas.<\/p>\n<p>&#8220;Una vez capacitado, GraphCast es tremendamente barato de operar&#8221;, afirm\u00f3 Chantry.  \u201cPodr\u00edamos estar hablando de un consumo energ\u00e9tico 1.000 veces m\u00e1s barato.  Esa es una mejora milagrosa\u201d.<\/p>\n<p>Como ejemplo de pron\u00f3stico exitoso, los cient\u00edficos de DeepMind mencionaron el hurac\u00e1n Lee en el Atl\u00e1ntico norte en septiembre.  &#8220;GraphCast pudo predecir correctamente que Lee tocar\u00eda tierra en Nueva Escocia nueve d\u00edas antes de que sucediera, en comparaci\u00f3n con s\u00f3lo seis d\u00edas para los enfoques tradicionales&#8221;, dijo R\u00e9mi Lam, autor principal del art\u00edculo de Science.  &#8220;Eso le dio a la gente tres d\u00edas m\u00e1s para prepararse para su llegada&#8221;. <\/p>\n<p>Sin embargo, la IA no tuvo mejores resultados que los modelos f\u00edsicos convencionales a la hora de predecir la repentina intensificaci\u00f3n explosiva del hurac\u00e1n Otis frente a la costa del Pac\u00edfico de M\u00e9xico, que devast\u00f3 Acapulco sin previo aviso el 25 de octubre. <\/p>\n<p>El siguiente paso para el ECMWF ser\u00eda construir su propio modelo de IA y buscar combinarlo con su sistema num\u00e9rico de predicci\u00f3n del tiempo, dijo Chantry.  &#8220;Hay espacio para inyectar nuestra comprensi\u00f3n de la f\u00edsica en estos sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico, que pueden parecer cajas negras&#8221;.<\/p>\n<p>La Oficina Meteorol\u00f3gica del Reino Unido, el servicio meteorol\u00f3gico nacional, anunci\u00f3 el mes pasado una colaboraci\u00f3n con el Instituto Alan Turing, el centro brit\u00e1nico para la investigaci\u00f3n de la IA, para desarrollar su propia red neuronal gr\u00e1fica para la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica, que incorporar\u00e1 a su infraestructura de supercomputadoras existente. <\/p>\n<p>Simon Vosper, director cient\u00edfico de la Met Office, se\u00f1al\u00f3 la necesidad de tener en cuenta el cambio clim\u00e1tico en los pron\u00f3sticos.  &#8220;Es justo preguntarse si los sistemas basados \u200b\u200ben IA son capaces de captar nuevos extremos si estos sistemas s\u00f3lo han sido &#8216;entrenados&#8217; en condiciones clim\u00e1ticas anteriores&#8221;, dijo.<\/p>\n<p>&#8220;Nuestro objetivo es aprovechar lo mejor que la IA puede ofrecer mientras trabajamos con nuestros modelos inform\u00e1ticos tradicionales basados \u200b\u200ben la f\u00edsica de la atm\u00f3sfera&#8221;, a\u00f1adi\u00f3 Vosper.  &#8220;Creemos que esta combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas proporcionar\u00e1 los pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos m\u00e1s s\u00f3lidos y detallados en una era de cambios dram\u00e1ticos&#8221;.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/www.ft.com\/content\/ca5d655f-d684-4dec-8daa-1c58b0674be1\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">ttn-es-56<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desbloquea el Editor&#8217;s Digest gratis Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este bolet\u00edn semanal.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[57424,36,6670,13949,231,17054,366,4327,979],"class_list":["post-1045822","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general","tag-convencionales","tag-los","tag-meteorologica","tag-metodos","tag-por","tag-prevision","tag-primera","tag-supera","tag-vez"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1045822","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1045822"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1045822\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1045822"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1045822"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1045822"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}