Los sistemas de pronóstico del tiempo son de vital importancia para proporcionar información sobre circunstancias peligrosas, como tormentas, olas de calor y sequía. Sin embargo, las técnicas de predicción tradicionales se han enfrentado a desafíos con respecto a la precisión y la eficiencia. Las supercomputadoras que generan estas predicciones requieren una energía considerable y contribuyen a la emisión de gases de efecto invernadero, un giro irónico en vista del hecho de que predicen más y más patrones climáticos caprichosos que resultan del cambio climático.
James Requeima, investigador de posgrado en la Universidad de Toronto y el Instituto Vectorial de Inteligencia Artificial, enfatiza que el proceso de predicción convencional es muy costoso. Para abordar este problema, Requeima y su equipo de investigación han desarrollado un nuevo modelo de pronóstico del tiempo con el nombre de Aardvark Weather, detallado en un artículo reciente publicado en Naturaleza. Este modelo innovador utiliza inteligencia artificial (IA) para producir predicciones que no solo están en la misma posición con los métodos tradicionales, sino también considerablemente más rápido, por lo que se necesitan mucho menos datos y consume 1000 veces menos potencia informática.
Aardvark -Weather se puede realizar en computadoras o computadoras portátiles estándar, lo que lo hace accesible para organizaciones más pequeñas, países en desarrollo y regiones remotas. El modelo es de código abierto y ajustable, para que los usuarios puedan ingresar datos localizados y generar predicciones personalizadas realizadas de manera asequible. Este desarrollo aparece en el tiempo porque las diferentes regiones, desde Texas que tratan con graves inundaciones hasta Manitoba que se enfrentan en su peor temporada de incendios naturales en tres décadas, y Europa que lucha con ondas de calor, enfatizando la necesidad urgente de pronósticos climáticos confiables.
Requeima señala: «Escuchas mucho sobre la promesa de la IA para ayudar a las personas y, con suerte, mejorar la humanidad», espero que Earthvark cumpla esa promesa en el campo del pronóstico del tiempo. Actualmente desarrollado en la Universidad de Cambridge y el Instituto Alan Turing, Requeima se unió al proyecto en 2023.
El método tradicional para el pronóstico del tiempo generalmente incluye predictores importantes, como el Servicio Meteorológico Nacional Americano y el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos con series promedio, utilizando una supercomputadora que toma las condiciones atmosféricas iniciales y realiza una simulación numérica para proyectar patrones meteorológicos futuros. Este proceso incluye observaciones de tiempo real y requiere iteraciones constantes.
El modelo meteorológico Aardvark ofrece un enfoque transformador a través del aprendizaje profundo de extremo a extremo, que elimina la dependencia de las costosas simulaciones numéricas. En cambio, los mapas de datos de observación directamente crudos, asumidos por satélites, barcos y estaciones meteorológicas, hasta las variables climáticas deseadas, como la precipitación y la presión atmosférica. Aunque la capacitación inicial requiere una considerable fuentes de cálculo, el sistema una vez está capacitado, el sistema es lo suficientemente eficiente como para funcionar en computadoras portátiles, lo que lo convierte en una alternativa más rápida y accesible.
Aunque el aprendizaje automático se ha aplicado al pronóstico del tiempo en el pasado, los métodos anteriores aún se basaban en simulaciones numéricas. Aardvark -Weather representa un cambio de paradigma al vincular directamente los datos de observación con los resultados climáticos, lo que muestra que las predicciones no requieren simulaciones de supercomputadoras como el paso intermediario.
Requeima y su equipo están comprometidos a promover la democratización del pronóstico del tiempo a través de su modelo de código abierto, destinado a mejorar el acceso a predicciones precisas para las naciones que tradicionalmente están limitadas por sus recursos. «La calidad de la predicción se correlaciona con la riqueza», explica la solicitud, subraya el objetivo de ofrecer pronósticos de alta calidad a las áreas que se han perdido.
Al discutir sus contribuciones a Aardvark -Again, Requeima menciona sus antecedentes en los procesos neuronales durante su Ph.D. Estudios, que resultaron ser efectivos para las predicciones numéricas, especialmente en el modelado climático. Su papel incluía el diseño de la arquitectura del modelo y el desarrollo de un programa de capacitación de fases múltiples.
Curiosamente, el nombre del proyecto «Aardvark Weather» tiene raíces en las contribuciones de Anna Allen de Cambridge, que ha facilitado considerablemente la recopilación de datos. Su afinidad por los animales únicos, incluidos Aardvarken y Sloths, inspiró el nombre del innovador sistema de pronóstico del tiempo.
Como el mundo se enfrenta a un creciente desafíos en el campo del clima, los desarrollos como Aardvark -Weather pueden ofrecer herramientas esenciales para que las personas y las comunidades naveguen de manera más efectiva y de manera más sostenible a través de patrones climáticos locales.
