Google dijo el miércoles que su propio agente de inteligencia artificial (IA) superó las mejores predicciones meteorológicas del mundo.
En una publicación de blog, Ilan Price y Matthew Willson, investigadores de DeepMind de Google, dijeron que su recientemente creado “modelo de conjunto de IA” llamado GenCast “proporciona mejores pronósticos tanto del clima cotidiano como de eventos extremos que el principal sistema operativo, el ENS del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), con hasta 15 días de antelación”.
Wilson y Price dijeron en su publicación que enseñaron GenCast “sobre datos meteorológicos históricos hasta 2018” cuando intentaron analizar las habilidades del modelo “y lo probaron con datos de 2019”.
“GenCast mostró una mejor habilidad de pronóstico que el ENS de ECMWF, el principal sistema operativo de pronóstico conjunto del que dependen muchas decisiones nacionales y locales todos los días”, dijeron los investigadores.
Los investigadores dijeron que evaluaron las capacidades de ENS y GenCast de ECMWF mediante el examen de “previsiones de diferentes variables en diferentes plazos de entrega: 1320 combinaciones en total”.
Según la Sociedad Meteorológica Estadounidense, el tiempo de anticipación de un pronóstico es “el período de tiempo entre la emisión de un pronóstico y la ocurrencia de los fenómenos que se predijeron”.
Entre las variables probadas se encontraban la velocidad del viento y la temperatura, se lee en la publicación del blog.
Según los investigadores de DeepMind, su sistema superó a ENS en precisión el 97,2 por ciento de las veces cuando se trataba de pronósticos de diferentes variables en diferentes plazos de entrega.
Cuando los plazos de entrega eran superiores a 36 horas, dijeron, GenCast superó a ENS en precisión en los pronósticos de diferentes variables en los diferentes plazos de entrega el 99,8 por ciento de las veces.
Wilson y Price dijeron que a pesar del éxito de GenCast, “los modelos tradicionales siguen siendo esenciales para” la previsión porque “proporcionan los datos de entrenamiento y las condiciones meteorológicas iniciales que requieren modelos como GenCast”.
“Esta cooperación entre la IA y la meteorología tradicional resalta el poder de un enfoque combinado para mejorar los pronósticos y servir mejor a la sociedad”, dijeron los investigadores.
The Hill se comunicó con ECMWF para obtener más comentarios.
