Mientras la tormenta tropical Melissa azotaba el sur de Haití, Philippe Papin, meteorólogo del Centro Nacional de Huracanes (NHC), estaba convencido de que estaba a punto de convertirse en un huracán monstruoso.
Como pronosticador principal de turno, predijo que en sólo 24 horas la tormenta se convertiría en huracán de categoría 4 y comenzaría a avanzar hacia la costa de Jamaica. Ningún pronosticador del NHC había publicado nunca una predicción tan audaz para un rápido fortalecimiento.
Pero Papin tenía un as bajo la manga: inteligencia artificial en forma del nuevo modelo de huracanes DeepMind de Google, lanzado por primera vez en junio. Y, como se predijo, Melissa se convirtió en una tormenta de asombrosa fuerza que devastó Jamaica.
Los pronosticadores del NHC confían cada vez más en Google DeepMind. La mañana del 25 de octubre, Papin explicó en su debate público y en las redes sociales eso El modelo de Google fue una de las principales razones por las que tenía tanta confianza.: “Aproximadamente 40/50 de los miembros del conjunto de Google DeepMind muestran que Melissa se está convirtiendo en Categoría 5. Si bien todavía no estoy listo para predecir esta intensidad dada la incertidumbre de la pista, sigue siendo una posibilidad.
“Parece probable que se produzca un período de rápida intensificación a medida que la tormenta se mueva lentamente sobre aguas oceánicas muy cálidas, que constituyen el mayor contenido de calor oceánico en toda la cuenca del Atlántico”.
Google DeepMind es el primer modelo de IA dedicado a huracanesy ahora el primero en vencer a los meteorólogos tradicionales en su propio juego. A través de las 13 tormentas atlánticas en lo que va de añoEl modelo de Google es el mejor: incluso supera a los pronosticadores humanos en las predicciones de seguimiento.
Melissa finalmente tocó tierra en Jamaica con una fuerza de Categoría 5, una de las llegadas a tierra más fuertes jamás documentadas en casi dos siglos de registros en toda la cuenca del Atlántico. Las audaces predicciones de Papin probablemente dieron a los jamaiquinos más tiempo para prepararse para el desastre, tal vez salvando vidas y propiedades.
Google DeepMind hace previsiones meteorológicas desde hace unos añosy el sistema principal de pronóstico del cual se deriva el nuevo modelo de huracanes también tuvo un desempeño espectacular en el diagnóstico de condiciones climáticas a gran escala el año pasado.
El modelo de Google funciona detectando patrones que los modelos meteorológicos tradicionales, basados en la física y que consumen mucho tiempo, pueden pasar por alto.
“Lo hacen mucho más rápido que sus primos basados en la física, y la potencia de cálculo es menos costosa y consume menos tiempo”, dijo Michael Lowry, ex pronosticador del NHC.
“Lo que esta temporada de huracanes ha demostrado en un corto período de tiempo es que los nuevos modelos meteorológicos de IA son competitivos y, en algunos casos, más precisos que los modelos meteorológicos más lentos basados en la física en los que tradicionalmente confiamos”, dijo Lowry.
Ciertamente, Google DeepMind es un ejemplo de aprendizaje automático (una técnica utilizada durante años en ciencias con uso intensivo de datos como la meteorología) y no es una IA generativa como ChatGPT.
El aprendizaje automático toma montones de datos y extrae patrones de ellos de tal manera que su modelo tarda sólo unos minutos en dar una respuesta, y puede hacerlo en una computadora de escritorio, en marcado contraste con los modelos emblemáticos que los gobiernos han utilizado durante décadas, que pueden tardar horas en ejecutarse y requieren modificaciones. Algunas de las supercomputadoras más grandes del mundo..
Aún así, el hecho de que el modelo de Google pueda superar a los modelos de referencia anteriores con tanta rapidez es nada menos que sorprendente para los meteorólogos que han pasado sus carreras tratando de predecir las tormentas más fuertes del mundo.
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“Estoy impresionado”, dijo James Franklin, pronosticador retirado del NHC. “El tamaño de la muestra es ahora lo suficientemente grande como para que quede claro que no es suerte de principiante”.
Franklin dijo que aunque Google DeepMind supera a todos los demás modelos en la predicción de la trayectoria futura de los huracanes en todo el mundo este año, Como muchos modelos de IA, las predicciones de intensidad de alto nivel a veces son erróneas.. Estaba luchando contra el huracán Erin a principios de este año, ya que también experimentó una rápida intensificación hasta la categoría 5 en el norte del Caribe. También tuvo problemas con el tifón Kalmaegi. – que tocó tierra en Filipinas el lunes.
Durante la próxima temporada baja, Franklin dijo que planea hablar con Google sobre cómo podría hacer que los resultados de DeepMind sean aún más útiles para los pronosticadores al proporcionar datos adicionales que puedan usar para evaluar exactamente por qué presenta sus respuestas.
“Lo que me molesta es que, aunque estas predicciones parecen realmente buenas, los resultados del modelo son una especie de caja negra”, dijo Franklin.
Ninguna empresa privada con fines de lucro ha producido jamás un modelo meteorológico de alto nivel que permita a los investigadores conocer mejor sus métodos, a diferencia de casi todos los demás modelos que los gobiernos que los diseñaron y mantienen ofrecen gratuitamente al público en su totalidad. Mientras Google hacía un lanzamiento de alto perfil de DeepMind accesible al público en tiempo real en un sitio web específicosus métodos todavía están en gran medida ocultos.
Google no es el único que empieza a utilizar la IA para resolver problemas difíciles de previsión meteorológica. Los gobiernos de EE. UU. y Europa también tienen sus propios modelos meteorológicos de IA en proceso, que también han demostrado habilidad mejorada en comparación con versiones anteriores sin IA.
Los próximos pasos en el pronóstico del tiempo con IA parecen ser nuevas empresas que aborden problemas que antes eran difíciles de resolver, como las perspectivas subestacionales y Mejor alerta anticipada sobre brotes de tornados e inundaciones repentinas. – y ellos recibir financiación del gobierno de EE. UU. para hacer esto. Una empresa, WindBorne Systems, está incluso lanza tus propios globos meteorológicos para llenar los vacíos en la red estadounidense de observación meteorológica, cuyos niveles de personal fueron reducidos recientemente por la administración Trump.
