La NOAA lanzó una innovadora suite operativa de modelos globales de predicción del tiempo impulsados por inteligencia artificial (IA), marcando un avance significativo en velocidad, eficiencia y precisión. Estos modelos ofrecerán a los meteorólogos una entrega más rápida de información más precisa, utilizando solo una fracción de los recursos computacionales.
“La aplicación estratégica de IA por parte de la NOAA representa un salto trascendental en la innovación estadounidense en modelos meteorológicos”, expresó Neil Jacobs, Ph.D., administrador de NOAA. “Estos modelos reflejan un nuevo paradigma para NOAA, al ofrecer mayor precisión en patrones climáticos a gran escala y en trayectorias de eventos tropicales, así como una entrega más rápida de productos de pronóstico al público y meteorólogos a un costo mucho menor gracias a la drástica reducción en gastos computacionales.”
La nueva suite de modelos meteorológicos basados en IA incluye tres aplicaciones distintas:
AIGFS (Artificial Intelligence Global Forecast System):
Un modelo de pronóstico del tiempo que emplea IA para entregar predicciones mejoradas con mayor rapidez y eficiencia (utilizando hasta 99.7% menos recursos computacionales) que su versión tradicional.
AIGEFS (Artificial Intelligence Global Ensemble Forecast System):
Un sistema de conjuntos (ensembles) basado en IA que ofrece un rango de posibles resultados para apoyar a meteorólogos y tomadores de decisiones. Los primeros resultados muestran un mejor rendimiento frente al GEFS tradicional, extendiendo la habilidad de pronóstico entre 18 y 24 horas adicionales.
HGEFS (Hybrid-GEFS):
Un innovador “gran ensemble” híbrido que combina el AIGEFS basado en IA con el modelo físico insignia de NOAA, el Global Ensemble Forecast System. Las pruebas iniciales demuestran que este modelo—el primero de su tipo en un centro meteorológico operativo—supera consistentemente tanto al sistema basado solo en IA como al basado solo en física.
Un mapa del pronóstico del AIGFS del 10 de diciembre muestra fuertes precipitaciones por un “río atmosférico” impactando el noroeste del Pacífico. Los modelos de IA protegerán vidas y propiedades mejorando la precisión y rapidez de los avisos en eventos como las inundaciones catastróficas que han afectado esa región. (Crédito: NOAA)
Más sobre los nuevos modelos operacionales de IA
AIGFS — un nuevo sistema basado en IA que utiliza una variedad de fuentes de datos para generar pronósticos comparables a los que producen sistemas tradicionales como el GFS.
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Rendimiento: evidencia una mejor capacidad de pronóstico para muchos patrones a gran escala. En particular, reduce significativamente los errores de trayectoria de ciclones tropicales a largo plazo.
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Eficiencia: su característica más transformadora. Un solo pronóstico de 16 días utiliza solo 0.3% de los recursos computacionales del GFS operativo y se completa en aproximadamente 40 minutos. Esta baja latencia permite entregar datos críticos más rápido que con el GFS tradicional.
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Área de mejora futura: aunque mejora la trayectoria, la versión 1.0 presenta degradación en la intensidad de ciclones tropicales, lo cual será atendido en próximas versiones.
AIGEFS — un conjunto de 31 miembros impulsado por IA, similar al GEFS, que brinda rangos de posibilidades en lugar de una sola solución.
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Rendimiento: comparable al GEFS operativo.
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Eficiencia: requiere solo 9% de los recursos computacionales del GEFS operativo.
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Área de mejora futura: los desarrolladores continúan perfeccionando su capacidad para crear rangos amplios de resultados.
HGEFS — la aplicación más innovadora.
Es un “gran ensemble” de 62 miembros creado combinando los 31 miembros físicos del GEFS con los 31 miembros del AIGEFS basado en IA.
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Rendimiento: al fusionar dos sistemas distintos (uno físico y otro de IA), el HGEFS genera un conjunto más robusto que representa mejor la incertidumbre del pronóstico. Como resultado, supera consistentemente al GEFS y al AIGEFS en la mayoría de métricas de verificación.
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Primicia mundial: NOAA considera que es la primera organización en implementar un sistema híbrido físico-IA de este tipo de manera operativa.
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Área de mejora futura: NOAA sigue trabajando para mejorar los pronósticos de intensidad de huracanes del HGEFS.
Un esfuerzo conjunto entre NOAA e industria
Esta suite inicial surge del Proyecto EAGLE, una iniciativa entre el Servicio Nacional de Meteorología de NOAA, los laboratorios de Investigación Oceánica y Atmosférica, el Centro de Modelado Ambiental del Centro Nacional de Predicción Ambiental, y el Earth Prediction Innovation Center.
“Gracias al Proyecto EAGLE y al Earth Prediction Innovation Center, los científicos de NOAA continúan colaborando con la academia y la industria privada para impulsar más avances tecnológicos en pronóstico”, añadió Jacobs.
El equipo utilizó el modelo GraphCast de Google DeepMind como base inicial y lo ajustó utilizando los análisis del Sistema Global de Asimilación de Datos de NOAA. Este entrenamiento adicional con datos NOAA mejoró el rendimiento del modelo de Google, especialmente al emplear condiciones iniciales basadas en el GFS.
