Las nuevas tecnologías y la implementación de la inteligencia artificial en el clima y en la meteorología es un hecho. Desde nuevos modelos de determinación del cambio climático, ante la ofrecer una previsión con exactitud cuando ocurren fenómenos extremos como catástrofes relacionadas con el cambio climático, aprovechando, de este modo los avances tecnológicos en meteorología.
Con el uso de algoritmos, el uso de la IA puede acelerar la velocidad de búsqueda que al ser humano le es imposible de llegar, alcanzando resultados sorprendentes en cuestión de minutos. Las máquinas aprenden por recopilación y recombinación, por prepotencia de trabajo, pero sin la necesidad de «comprender«.
La comprensión para identificar un cambio climático es clave al momento de realizar una búsqueda para la inteligencia artificial es importante debido a que la definición de «clima» no puede darse sin una comprensión del comportamiento del sistema Tierra a largo plazo.
Es por eso que estudiar la meteorología o el cambio climático sin la necesidad de «comprender» lo que ocurre en relación a la variabilidad de la evolución temporal.
«Aurora», la inteligencia artificial de Microsoft para la meteorología del mundo
Un grupo de investigadores de Microsoft Research AI for Science y de universidades como Cambridge y Ámsterdam, crearon «Aurora«. Se trata de una inteligencia artificial creada para pronosticar el clima en un minuto en todo el mundo, potenciando la meteorología con IA.
Los desarrolladores de esta IA informaron que «Aurora» es capaz de detectar una predicción de cinco días de contaminación global. Además, puede pronosticar el clima de 10 días con mejor precisión y a menor costo que los modelos actuales.
Aunque existen otro tipo de inteligencia artificial capaz de diagnosticar el clima como «GraphCast de Google DeepMind«, Aurora tiene la característica de determinar el clima basándose en conjuntos de datos, en lugar de basarse en una única biblioteca.
Un modelo de inteligencia artificial puede determinar la magnitud de los rayos
El uso de la IA permite la previsión de fenómenos como los rayos. Una mejor precisión puede evitar posibles incendios forestales, mejorar las alertas de rayos y crear modelos creados climáticos más precisos.
Se trata de una técnica que combina previsiones meteorológicas con una ecuación de aprendizaje automático basada en análisis de rayos anteriores. Daehyun Kim, uno de los creadores de esta técnica creada por inteligencia artificial aseguró: «esto demuestra que las previsiones de sistemas meteorológicos severos, como las tormentas eléctricas, pueden mejorarse utilizando métodos basados en el IA«.
Los investigadores entrenaron el sistema con rayos entre el 2010 y el 2016, dejando que la computadora buscara por si sola las variables y los rayos. A continuación, probaron la misma técnica con datos meteorológicos de 2017 a 2019, comparando la técnica asistida por IA y un método basado en la física ya existente. Este nuevo método fue capaz de predecir resultados de rayos reales con la misma habilidad, pero con un período de dos días de anticipación. Para realizar esta prueba se utilizó una investigación del sudeste de Estados Unidos, que anualmente recibe muchos rayos. De esta manera, la eficiencia de la misma técnica se basó en la implementación de la inteligencia artificial para determinar la magnitud de los rayos.
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