La IA GenCast de Google puede hacer predicciones meteorológicas rápidas y precisas

Google ha hecho debutar en https://deepmind.google/discover/blog/gencast-predicts-weather-and-the-risks-of-extreme-conditions-with-sota-accuracy/ un modelo de inteligencia artificial de predicción meteorológica que puede predecir el tiempo con mayor rapidez y precisión que el mejor sistema operativo, el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Plazo Medio (ECMWF), con hasta 15 días de antelación.

En un artículo publicado en la revista científica Nature, Google argumenta que los modelos de predicción actuales se basan en sistemas numéricos de predicción meteorológica (NWP) que simulan y "resuelven aproximadamente las ecuaciones que modelan la dinámica atmosférica"

Aunque éstos proporcionan una estimación decente sobre el desarrollo de escenarios, cada simulación debe ejecutarse individualmente, lo que obliga a las agencias meteorológicas a realizar múltiples simulaciones para cada escenario posible. El sistema también es "propenso a errores" y "lento de ejecutar", lo que consume mucho tiempo a los ingenieros.

GenCast puede generar "previsiones globales de conjunto a 15 días" que son más precisas. También tarda 8 minutos en crear una sola previsión a 15 días, y se pueden "generar varias previsiones en paralelo"

En contraste con el último modelo de previsión de Google, que sólo podía hacer una "única y mejor estimación del tiempo futuro", GenCast puede procesar 50 o más predicciones a la vez. Google entrenó a GenCast con cuatro décadas de datos meteorológicos del archivo ERA5 del ECMWF. La empresa afirma que el modelo fue alimentado con patrones meteorológicos a una resolución de 0,25°, una medida de la resolución espacial en una variedad de conjuntos de datos. El modelo se entrenó con datos meteorológicos históricos hasta 2018.

GenCast demostró ser un 97,2% más preciso que los sistemas de ECMWF y "en un 99,8% en tiempos de espera superiores a 36 horas", cuando se probó con datos de 2019.