-El modelo Pangu-Weather AI de Huawei puede predecir eventos meteorológicos en segundos: recién lanzado al público de forma gratuita
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SHENZHEN, China, 4 de agosto de 2023 /PRNewswire/ — Es probable que julio de 2023 se registre como el mes más cálido registrado y posiblemente el más cálido en 120.000 años. El clima se está calentando y, como resultado, la probabilidad de eventos climáticos extremos está aumentando. La predicción meteorológica tradicional requiere enormes cantidades de potencia informática para funcionar. Ahora se está lanzando al público un nuevo modelo meteorológico impulsado por IA que transforma la forma en que se predice el tiempo.
Pangu-Weather, un modelo de inteligencia artificial para la predicción del tiempo desarrollado por HUAWEI CLOUD, permite realizar pronósticos meteorológicos más precisos con una mejora de 10.000 veces en las velocidades de predicción, lo que reduce los tiempos de predicción del clima global a solo unos segundos. Esto facilita la predicción temprana y la preparación de condiciones meteorológicas extremas. Estos resultados se publicaron en la publicación científica revisada por homólogos Nature el 5 de julio de 2023.
Pangu-Weather es el primer modelo de predicción de IA con mayor precisión que los métodos de predicción numérica tradicionales y se lanza al público por primera vez, de forma gratuita en el sitio web del ECMWF (Centro Europeo para Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo). Esto proporciona a los pronosticadores meteorológicos globales, meteorólogos, entusiastas del clima y al público en general una plataforma para ver los pronósticos meteorológicos globales de 10 días de Pangu Weather Model.
Un “cambio de juego” para el pronóstico del tiempo tradicional
Además de poner a disposición los pronósticos meteorológicos de 10 días, el ECMWF también ha publicado un informe que compara los pronósticos realizados por Pangu-Weather y ECMWF IFS (un sistema NWP líder mundial) de abril a julio de 2023.
Según el informe, la adopción de métodos de aprendizaje automático (ML) como Pangu-Weather podría ser “un cambio de juego para el progreso incremental y bastante lento de los métodos tradicionales de predicción numérica del tiempo (NWP)” cuya habilidad de pronóstico ha aumentado en aproximadamente un día por década (según la Organización Meteorológica Mundial, OMM). Esto se puede atribuir al alto coste computacional de ejecutar un pronóstico con sistemas NWP estándar. Los modelos ML están preparados para revolucionar el pronóstico del tiempo con pronósticos que requieren costes computacionales mucho más bajos y son altamente competitivos en términos de precisión.
El Dr. Tian Qi, científico jefe de HUAWEI CLOUD AI Field, miembro del IEEE y académico de la Academia Internacional de Ciencias de Eurasia, explicó: “La previsión del tiempo es uno de los escenarios más importantes en el campo de la computación científica porque la predicción meteorológica es un sistema complejo, sin embargo, es difícil cubrir todos los aspectos del conocimiento matemático y físico. En la actualidad, Pangu-Weather completa principalmente el trabajo del sistema de pronóstico, y su principal capacidad es predecir la evolución de los estados atmosféricos.”
Alta precisión comprobada en la predicción de condiciones meteorológicas extremas
Las capacidades de predicción del modelo Pangu-Weather se han probado en situaciones extremas, como la tormenta Eunice que azotó el noroeste de Europa en febrero de 2022 y la primera vez que Reino Unido alcanzó los 40 °C en el verano de 2022. Estos dos ejemplos muestran que los modelos basados en datos son capaces de pronosticar situaciones climáticas extremas y de ofrecer orientación para pronósticos a medio plazo.
La predicción de Pangu-Weather cubre el geopotencial, la humedad específica, la velocidad del viento y la temperatura. Toda esta información es fundamental para predecir el desarrollo de los sistemas meteorológicos, las trayectorias de las tormentas, la calidad del aire y los patrones meteorológicos. Pangu-Weather también se ha utilizado para predecir la trayectoria del tifón Khanun, el sexto tifón de este año.
El ECMWF ha pedido durante mucho tiempo más esfuerzos de la comunidad global de pronóstico del tiempo para usar modelos de IA como componentes adicionales de sus sistemas de previsión y para explorar más a fondo las fortalezas y debilidades de dichos modelos para ayudar a la gestión del clima.
El Dr. Tian Qi dijo: “Nuestro objetivo final es construir un marco de pronóstico del tiempo de próxima generación utilizando tecnologías de IA para fortalecer los sistemas de previsión existentes”.
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