{"id":1471863,"date":"2024-12-05T01:34:33","date_gmt":"2024-12-05T01:34:33","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/google-deepmind-alcanza-un-nuevo-hito-en-el-pronostico-del-tiempo-con-ia\/"},"modified":"2024-12-05T01:34:38","modified_gmt":"2024-12-05T01:34:38","slug":"google-deepmind-alcanza-un-nuevo-hito-en-el-pronostico-del-tiempo-con-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/google-deepmind-alcanza-un-nuevo-hito-en-el-pronostico-del-tiempo-con-ia\/","title":{"rendered":"Google DeepMind alcanza un nuevo hito en el pron\u00f3stico del tiempo con IA"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Mant\u00e9ngase informado con actualizaciones gratuitas<\/p>\n<p class=\"article__content-sign-up-topic-description\"><span>Simplemente reg\u00edstrate en <!-- -->Inteligencia artificial<!-- --> myFT Digest: entregado directamente a su bandeja de entrada.<\/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=4a2f0a5c-d23d-4f6a-9c89-32c1d76be19e&amp;concept-id=d2e5aa89-e168-416d-b41b-af8e847fb3cd\"><\/iframe><\/div>\n<div id=\"article-body\">\n<p>Google DeepMind ha presentado un modelo de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica de inteligencia artificial que supera a los m\u00e9todos tradicionales en previsiones de hasta 15 d\u00edas y es mejor para prever eventos extremos.  <\/p>\n<p>La herramienta, conocida como GenCast, mide la probabilidad de m\u00faltiples escenarios para estimar con precisi\u00f3n las tendencias desde la producci\u00f3n de energ\u00eda e\u00f3lica hasta los movimientos de los ciclones tropicales.<\/p>\n<p>La t\u00e9cnica probabil\u00edstica de GenCast es un nuevo hito en el r\u00e1pido progreso en el uso de la IA para impulsar mejores y m\u00e1s r\u00e1pidas proyecciones meteorol\u00f3gicas diarias, un enfoque que los grandes pronosticadores tradicionales est\u00e1n adoptando cada vez m\u00e1s.<\/p>\n<p>\u201c[This] &#8220;Marca una especie de punto de inflexi\u00f3n en el avance de la IA para la predicci\u00f3n del tiempo, con pron\u00f3sticos sin procesar de \u00faltima generaci\u00f3n que ahora provienen de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico&#8221;, dijo Ilan Price, cient\u00edfico investigador de Google DeepMind. <\/p>\n<p>&#8220;GenCast podr\u00eda incorporarse como parte de los sistemas operativos de pron\u00f3stico del tiempo, ofreciendo informaci\u00f3n valiosa para ayudar a los tomadores de decisiones a comprender y prepararse mejor para los pr\u00f3ximos eventos clim\u00e1ticos&#8221;.<\/p>\n<p>La novedad de GenCast con respecto a los modelos anteriores de aprendizaje autom\u00e1tico es el uso de las llamadas predicciones de &#8220;conjunto&#8221; que representan diferentes resultados, una t\u00e9cnica implementada en los pron\u00f3sticos tradicionales de \u00faltima generaci\u00f3n. GenCast se basa en cuatro d\u00e9cadas de datos del Centro Europeo de Predicci\u00f3n Meteorol\u00f3gica a Plazo Medio (ECMWF).<\/p>\n<p>El modelo super\u00f3 el pron\u00f3stico de 15 d\u00edas del ECMWF en el 97,2 por ciento de 1.320 variables, como temperatura, velocidad del viento y humedad, seg\u00fan un documento. <a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-024-08252-9\" data-trackable=\"link\" target=\"_blank\">publicado en la naturaleza<\/a> El mi\u00e9rcoles. <\/p>\n<p>Los resultados son una mejora adicional en la precisi\u00f3n y el alcance del innovador modelo GraphCast de Google DeepMind presentado el a\u00f1o pasado. GraphCast super\u00f3 las previsiones del ECMWF en aproximadamente el 90 por ciento de las m\u00e9tricas para predicciones con tres a diez d\u00edas de antelaci\u00f3n. <\/p>\n<p>Los modelos de pron\u00f3stico de IA suelen ser m\u00e1s r\u00e1pidos y potencialmente m\u00e1s eficientes que los m\u00e9todos de pron\u00f3stico est\u00e1ndar, que dependen de una gran potencia inform\u00e1tica para procesar ecuaciones derivadas de la f\u00edsica atmosf\u00e9rica. GenCast puede generar su predicci\u00f3n en s\u00f3lo ocho minutos, en comparaci\u00f3n con las horas del pron\u00f3stico tradicional, y con una fracci\u00f3n de las necesidades de procesamiento electr\u00f3nico.<\/p>\n<p>Los investigadores dijeron que el modelo GenCast podr\u00eda mejorarse a\u00fan m\u00e1s en \u00e1reas como su capacidad para predecir la intensidad de grandes tormentas. La resoluci\u00f3n de sus datos podr\u00eda aumentarse para igualar las actualizaciones realizadas este a\u00f1o por el ECMWF.<\/p>\n<p>El ECMWF dijo que el desarrollo de GenCast fue un &#8220;hito importante en la evoluci\u00f3n de la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica&#8221;. Dijo que hab\u00eda integrado \u201ccomponentes clave\u201d del enfoque GenCast en una versi\u00f3n de su propio sistema de pron\u00f3stico de IA, con predicciones en vivo disponibles desde junio.<\/p>\n<p>La innovadora ciencia de aprendizaje autom\u00e1tico detr\u00e1s de GenCast a\u00fan debe probarse en eventos clim\u00e1ticos extremos, a\u00f1adi\u00f3 el ECMWF. <\/p>\n<p>El desarrollo de GenCast alimentar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s el debate sobre hasta qu\u00e9 punto se debe implementar la IA en los pron\u00f3sticos, y muchos cient\u00edficos prefieren una t\u00e9cnica h\u00edbrida para algunos prop\u00f3sitos.<\/p>\n<p>En julio, Google present\u00f3 el modelo NeuralGCM, que combina el aprendizaje autom\u00e1tico y la f\u00edsica tradicional para lograr mejores resultados que la IA sola en pron\u00f3sticos a largo plazo y tendencias clim\u00e1ticas.  <\/p>\n<p>\u201cHay preguntas abiertas y debates sobre el equilibrio \u00f3ptimo entre la f\u00edsica y los sistemas de pron\u00f3stico de aprendizaje autom\u00e1tico. Una amplia comunidad cient\u00edfica que incluye [us] est\u00e1 explorando esto activamente\u201d, dijo el ECMWF.<\/p>\n<p>La Met Office del Reino Unido, el servicio meteorol\u00f3gico nacional, est\u00e1 investigando c\u00f3mo aprovechar los &#8220;emocionantes&#8221; avances en sus propios modelos de pron\u00f3stico impulsados \u200b\u200bpor IA, dijo Steven Ramsdale, pronosticador jefe responsable de IA.<\/p>\n<p>&#8220;Sostenemos que el mayor valor proviene de un enfoque h\u00edbrido, que combina la evaluaci\u00f3n humana, los modelos tradicionales basados \u200b\u200ben la f\u00edsica y el pron\u00f3stico del tiempo basado en la inteligencia artificial&#8221;, a\u00f1adi\u00f3.<\/p>\n<div class=\"n-content-layout\" data-layout-name=\"card\" data-layout-width=\"full-width\">\n<div class=\"n-content-layout__container\">\n<h3 class=\"n-content-heading-3\">Capital clim\u00e1tica<\/h3>\n<div class=\"n-content-layout__slot\">\n<figure class=\"n-content-image n-content-image--full\" data-component=\"image-set\"><picture><source media=\"(min-width: 700px)\"  width=\"2048\" height=\"1152\"\/><\/picture><\/figure>\n<\/div>\n<div class=\"n-content-layout__slot\">\n<p>Donde el cambio clim\u00e1tico se encuentra con los negocios, los mercados y la pol\u00edtica. Explore la cobertura del FT aqu\u00ed.<\/p>\n<p>\u00bfTiene curiosidad acerca de los compromisos de sostenibilidad ambiental del Financial Times? <a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/aboutus.ft.com\/company\/sustainability\" data-trackable=\"link\" target=\"_blank\">Obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros objetivos basados \u200b\u200ben la ciencia aqu\u00ed<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/www.ft.com\/content\/4a2f0a5c-d23d-4f6a-9c89-32c1d76be19e\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">ttn-es-56<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mant\u00e9ngase informado con actualizaciones gratuitas Simplemente reg\u00edstrate en Inteligencia artificial myFT Digest: entregado directamente a su bandeja de<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1471864,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[4275,99,28814,38,8666,19031,480,6300,448],"class_list":["post-1471863","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-general","tag-alcanza","tag-con","tag-deepmind","tag-del","tag-google","tag-hito","tag-nuevo","tag-pronostico","tag-tiempo"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1471863","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=1471863"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1471863\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1471864"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1471863"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1471863"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1471863"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}