Llega GraphCast, el modelo meteorológico basado en inteligencia artificial de Google
Ha nacido GraphCast, el modelo meteorológico basado en inteligencia artificial de Google.
En un artículo publicado en Science, se han conocido las principales características de esta herramienta capaz de realizar pronóstico en un rango de 10 días y, según la publicación, con mayor precisión y rapidez que el modelo meteorológico de referencia a nivel mundial el Pronóstico de Alta Resolución (HRES), del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF).
El modelo meteorológico está ya siendo usado por el ECMWF para realizar experimentos con su potencia de pronóstico y de hecho, podemos ver su eficacia, por nosotros mismos, en esta sección.
GraphCast, el modelo meteorológico de IA de Google
Desde Google nos explican que GraphCast supondrá un importante paso adelante en la implicación de la inteligencia artificial en la predicción meteorológica, ofreciendo pronósticos más precisos y eficientes.
Pero hay un factor más transcendental, el hecho de abrir el código modelo de GraphCast, a toda la comunidad científica y en especial a los pronosticadores.
Y es que como comentábamos, ya está siendo expuesto en el panel de modelos meteorológicos del ECMWF con otras propuestas ejecutadas con inteligencia artificial, de manera que todos podemos testearlo además de que podemos consultar sus tripas si queremos sacar más jugo a su información
El desafío de la previsión meteorológica mundial
Hasta ahora, los pronósticos generalmente se basan en la predicción meteorológica numérica (NWP), que comienza con ecuaciones físicas cuidadosamente definidas, que luego se traducen en algoritmos informáticos ejecutados en supercomputadoras.
Si bien este enfoque tradicional ha sido un triunfo de la ciencia y la ingeniería, diseñar las ecuaciones y los algoritmos lleva mucho tiempo y requiere una gran experiencia, así como costosos recursos informáticos para hacer predicciones precisas.
Todos somos conscientes de las limitaciones de los actuales modelos, que siguen errando en sus pronósticos para disgusto de propios y extraños, aunque su progreso en las últimas décadas ha sido asombroso.
Un nuevo concepto para realizar los pronósticos gracias a la inteligencia artificial
Pero mediante la inteligencia artificial, el aprendizaje continuo opta por un enfoque distinto para realizar su pronóstico: utiliza datos en lugar de ecuaciones físicas para crear un sistema de pronóstico del tiempo.
Concretamente, GraphCast se basa en 4 décadas de datos meteorológicos históricos para aprender un modelo de las relaciones de causa y efecto que gobiernan cómo evoluciona el clima de la Tierra, desde el presente hacia el futuro.
Fundamentalmente, GraphCast y los enfoques tradicionales van de la mano: se ha realizado un entrenamiento de cuatro décadas de datos de reanálisis meteorológico, del conjunto de datos ERA5 del ECMWF.
Para ello los científicos han utilizado observaciones meteorológicas históricas, como imágenes de satélite, radares y estaciones meteorológicas que utilizan un PNT tradicional para «llenar los espacios en blanco» donde las observaciones están incompletas, y así reconstruir un rico registro del tiempo histórico mundial.
Gran resolución
GraphCast realiza pronósticos en alta resolución de 0,25 grados de longitud/latitud (28 km x 28 km en el ecuador).
Dicho de otra forma, se trata de más de un millón de puntos de cuadrícula que cubren toda la superficie de la Tierra. En cada punto de la cuadrícula, el modelo predice cinco variables de la superficie de la Tierra (incluidas la temperatura, la velocidad y dirección del viento y la presión media al nivel del mar) y seis variables atmosféricas en cada uno de los 37 niveles de altitud, incluida la humedad específica, la velocidad y dirección del viento, y temperatura.
Las comparaciones en el tiempo de ejecución son odiosas
Si hacer pronósticos a 10 días con GraphCast lleva menos de un minuto en una sola máquina Google TPU v4, un pronóstico de 10 días utilizando un enfoque convencional, como HRES, puede requerir horas de cálculo en una supercomputadora con cientos de máquinas.
En una evaluación integral del desempeño frente al sistema determinista estándar, HRES, GraphCast proporcionó predicciones más precisas en más del 90% de 1380 variables de prueba y pronosticó tiempos de entrega.
Cuando limitamos la evaluación a la troposfera, la región de la atmósfera de 6 a 20 kilómetros de altura más cercana a la superficie de la Tierra donde el pronóstico preciso es más importante, nuestro modelo superó al HRES en el 99,7% de las variables de prueba para el clima futuro.
Para las entradas, GraphCast requiere solo dos conjuntos de datos: el estado del tiempo hace 6 horas y el estado del tiempo actual. Luego, el modelo predice el clima dentro de 6 horas. Luego, este proceso se puede avanzar en incrementos de 6 horas para proporcionar pronósticos de última generación con hasta 10 días de anticipación.
al final hay que confiar en la naturaleza y la lluvia volverá a Málaga en forma de borrasca entrando por el golfo de cádiz…y descargando con fuerza en toda la provincia, vamos a tener fé!
Por favor, quiten la H de «herrando», que daña la vista.
Gracias, yo también cometo errores muchas veces 😉
Ups…qué error. Gracias por avisar.
Estaba claro que esto tenía que llegar. Y me parece muy bien que se use toda la potencia de la IA para esto, siempre siendo conscientes de que debe ser una herramienta de ayuda a la ciencia para afinar las predicciones o poder considerar otro punto de vista.
La IA bien usada puede solucionar muchos problemas, y hoy dia, debemos de asumir que es la herramienta para hacer ya cualquier cosa. Quien no la tenga irá por detrás.
Aquí no se trata de ser optimista o pesimista, sino de equilibrar realismo y esperanza, porque el exceso de confianza en la tecnología, promueve, una falsa sensación de seguridad.Los algoritmos, la tecnología, no es *neutral*, ni neutra, porque al crearse, tiene un sesgo, una visión del mundo, mecanicista y cuantitativa, suponiendo un alejamiento, del orden natural; por eso, Idolatrar, la ciencia, sin conciencia, los avances, es tan necio, cómo negar sus logros.La *tecnología*, no nos hace más libres, ni va a ser la fuente de la solución, a todos y cada uno de los problemas, que ha creado y se vaya creando.Con cada avance, más aceleración, porque la digitalización de la vida, requiere de la fabricación de computadoras, pantallas, cableados, satélites, fibra óptica, el despliegue de las tecnologías 5G, volviendo a necesitar minerales, extracción y destrucción.Una sociedad cada vez más digital y tecnificada no es necesariamente más justa, ni más sostenible.La tecnología es uniformante y totalizadora, no permite salirse de los patrones que ella misma impone, aceleradamente, la, diversidad natural y cultural, uniformándolo todo.(las sombras de la TICS, que no se cuentan).La fé desmesurada en la técnica, en la tecnología salvadora, tiene mucho de *irracional*Ayuda, pero no salva, y será exclusivamente, paliativa, nos permitirá ganar tiempo, al tiempo, a la hora de actuar sobre la raíz del problema, que todos sabemos cuál es.La clave es entender que ninguna solución, a ninguno de los problemas que tenemos, es una solución estrictamente tecnológica, ni puede ser una solución que descanse sobre un mayor uso de energía y de minerales.Los problemas generados por un mundo en brazos de la técnica sólo podrán resolverse mediante el humanismo, porque, cuando se pierde el sentido de pertenencia al orden natural, la ciencia desvaría y devasta. El humano, occidental, influye en todos los procesos de la naturaleza, pero al mismo tiempo, es cierto que no controla absolutamente ninguno.
Os rompiendo que leáis esta novela*París Habilitado*(2.023) de un paisano mío, pacense, de Badajoz , Rafael Fernández Castaño.Argumento”Nihilismo Tecnológico¨.
También una película, que trata sobre el *Tecno-Optimismo* “Yo Daniel Blake”(2.016).
Saludos.Y que la *Paca*, no os acompañe constantemente, sí, “la pantalla autoiluminada, captadora de atención.
Salud.
Cazatormentas, ¿puedes ayudarme con una Predición del tiempo en la Molina del 13 al 22 de marzo?.
No sé usar GraphCast para esa predicción. Y querria saber que pronostica.
Hola Sergi, el modelo da pronósticos que deben ser interpretados con ciertos conocimientos en meteorología.
Si te refieres a Molina de Segura, al menos hasta el próximo jueves el tiempo debe ser estable. Luego hay bastante incertidumbre: hay modelos que prevén lluvias para el próximo fin de semana y otros tiempo estable. Más de 7 días es un mundo en meteorología y no hay nunca pronóstico fiable salvo que sea verano y una situación anticiclónica.
Saludos.
Nada que objetar al artículo, todo lo contrario. Muy interesante. Pero hay un detalle ortográfico que no quiero dejar pasar. «Herrar» lleva H de herradura…Los errores, y el infinitivo «errar» , no.
Manías que tiene uno.
Efectivamente, Juan, toda la razón. A nosotros no nos gustan nada las faltas ortográficas, así que agradecemos el ‘toque’. Se ha escapado.
Ni con GraphCast va a llover en Malaga
Sobre todo porque no sirve para hacer de llover ni en Málaga ni en Marte.
Jajaja… Està claro q es una estupenda herramienta para la previsión. Un gran avance. Gracias por vuestra estupenda labor… Y sentido del humor. Un saludo!!!