DeepMind presenta WeatherNext 2, mejorando la precisión de la predicción del clima con inteligencia artificial
Puntos clave
- DeepMind lanza WeatherNext 2, un modelo de inteligencia artificial para la predicción del clima global.
- Proporciona predicciones de hasta dos semanas con resolución horaria.
- Mejora la predicción de la trayectoria de tormentas tropicales hasta tres días por adelantado.
- Funciona ocho veces más rápido que la versión anterior.
- Ofrece datos de mayor resolución para industrias como el comercio de energía.
- Reconoce desafíos con eventos de lluvia y nieve atípicos.
- La predicción del clima con inteligencia artificial es un ámbito competitivo en crecimiento.
DeepMind, de Google, ha lanzado WeatherNext 2, un modelo avanzado de predicción del clima con inteligencia artificial que ofrece predicciones más rápidas y de mayor resolución hasta dos semanas por adelantado. El nuevo sistema mejora la predicción de la trayectoria de tormentas tropicales, ofrece actualizaciones cada hora y funciona ocho veces más rápido que su predecesor, prometiendo decisiones más precisas para industrias como el comercio de energía. Aunque el modelo todavía tiene dificultades con eventos de lluvia y nieve atípicos, DeepMind afirma que la investigación en curso abordará estas lagunas a medida que la inteligencia artificial sigue remodelando la meteorología.
Descripción del modelo
DeepMind anunció el lanzamiento de WeatherNext 2, la última iteración de su plataforma de predicción del clima con inteligencia artificial. Construida sobre un enfoque novedoso que reemplaza los modelos anteriores de generación de imágenes y videos con una arquitectura de procesamiento en un solo paso, WeatherNext 2 reduce la dependencia de recursos de cómputo de inteligencia artificial costosos al mismo tiempo que ofrece predicciones más detalladas.
Mejoras en el rendimiento
La empresa afirma que el nuevo modelo "ofrece predicciones globales del clima más eficientes, precisas y de mayor resolución". Ahora puede proporcionar predicciones hasta dos semanas por adelantado, cubriendo temperatura, presión y viento. En escenarios de tormentas tropicales, WeatherNext 2 mejora la predicción de la trayectoria, ofreciendo una guía confiable hasta tres días por adelantado, una mejora sobre el horizonte de dos días del modelo anterior. Las predicciones horarias también se incorporan, brindando a los usuarios una visión más detallada. DeepMind informa que el sistema funciona ocho veces más rápido que su predecesor, un impulso de velocidad que ayuda a las empresas a actuar sobre condiciones que cambian rápidamente.
Impacto en la industria
Según los investigadores de DeepMind, la mayor resolución y velocidad permiten a sectores como el comercio de energía tomar decisiones más precisas, mejorando la resistencia a la variabilidad del clima. "Les ofrece una predicción más detallada", dijo el investigador de inteligencia artificial Akib Uddin. "Muchas otras industrias están muy interesadas en estos pasos de una hora. Les ayuda a tomar decisiones más precisas. Su objetivo es, ¿cómo pueden hacer que su negocio sea más resistente al clima!"
A pesar de sus avances, DeepMind reconoce que WeatherNext 2 puede todavía pasar por alto eventos de lluvia y nieve atípicos debido a lagunas en los datos de entrenamiento. "Es una limitación de nuestra predicción, pero una que estamos trabajando para mejorar", explicó el científico de investigación Ferran Alet. La empresa está refinando activamente el modelo para abordar estas deficiencias.
Paisaje competitivo
El campo de la predicción del clima con inteligencia artificial se está volviendo cada vez más congestionado. Empresas como NVIDIA, Microsoft, AccuWeather y Huawei también están desarrollando sus propias soluciones, intensificando la competencia y impulsando la innovación rápida en todo el sector.