En pruebas recientes, GraphCast ha superado al sistema del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) en precisión de pronóstico.
En una investigación publicada en la revista Science, GraphCast pudo realizar pronósticos más precisos para el 90% de los 1.380 parámetros probados, incluidos la temperatura, la presión, la velocidad y dirección del viento y la humedad.
Lo más importante es que GraphCast supera significativamente en la predicción de fenómenos meteorológicos naturales extremos.
En septiembre de 2023, GraphCast predijo que el huracán Lee tocaría tierra en la costa de Nueva Escocia, Canadá, nueve días antes de que ocurriera el evento, mientras que las herramientas tradicionales de pronóstico meteorológico solo lo predijeron con seis días de anticipación. Además, demostraron ser menos precisos en términos de tiempo y lugar de aterrizaje.
La investigación muestra: “GraphCast puede predecir cientos de variables meteorológicas durante 10 días en todo el mundo en menos de un minuto”.
El modelo GraphCast combina algoritmos de aprendizaje automático y “redes neuronales gráficas” (GNN), una arquitectura para procesar datos estructurados espacialmente.
El sistema se entrena utilizando datos meteorológicos archivados por el ECMWF durante más de 40 años. GNN permite la generación rápida de pronósticos utilizando recursos informáticos mínimos.
La misión principal de GraphCast es predecir las interacciones entre las condiciones atmosféricas en diferentes lugares del mundo.
Sin embargo, a pesar de los avances significativos de Google DeepMind, la previsión meteorológica sigue siendo una tarea difícil.
El sistema GraphCast aún no es capaz de proporcionar la información compleja que resulta fundamental para pronosticar fenómenos meteorológicos como los huracanes.
Al mismo tiempo, si bien los modelos de pronóstico tradicionales pueden adaptarse mejor al cambio climático, los modelos de IA entrenados con datos históricos aún enfrentan dificultades a medida que cambian las condiciones climáticas.
Sin embargo, los investigadores de DeepMind expresaron su confianza en la capacidad del modelo para escalar con diferentes tipos de sistemas meteorológicos. Una versión beta de GraphCast ahora está disponible en el sitio web de ECMWF.
(según Infocity)
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