Así va a transformar la IA las previsiones meteorológicas

La inteligencia artificial (IA) lo está cambiando todo y está llegando a todo tipo de ámbitos, con ciertos riesgos y muchas implicaciones éticas, pero también numerosas mejoras y aplicaciones para facilitar la vida. Y la meteorología no podía quedarse atrás y desaprovechar los avances que le permite esta nueva tecnología, y más con la importancia que tiene en la vida actual, con tanto interés de la gente en saber qué tiempo hará en las próximas horas, días y semanas para planificar su presente y futuro más próximo o para ponerse a salvo ante fenómenos naturales extremos.

Revoluciona las predicciones

Pues bien, la IA, sumada al aumento del número de datos y a la mejora de la capacidad de computación, está transformando la predicción meteorológica, con avances que influyen tanto a nivel técnico como a nivel de usuario en un contexto marcado por la necesidad de anticipar fenómenos extremos, como la dana de Valencia o las lluvias intensas en Andalucía de febrero.

Con motivo del Día Meteorológico Mundial, que se celebra cada 23 de marzo, expertos han coincidido en que el sector avanza hacia modelos más rápidos, precisos y personalizados, apoyados en una creciente red de observación global. Este sistema, que se basa en datos procedentes de satélites, radares, boyas o estaciones terrestres, constituye la base de la predicción y de los sistemas de alerta temprana, claves para proteger a la población y la economía.

Mejora de los modelos

En este escenario, la IA se está integrando progresivamente en la meteorología, especialmente en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y en la mejora de los modelos de predicción. “Estamos viendo avances a nivel de procesamiento (adquirir datos que permiten entrenar modelos de IA), a nivel de predicción y observación (nuevos satélites que permiten utilizar esos modelos numéricos) y a nivel de infraestructura”, resume a Efe el jefe de la oficina de Transformación Digital, Desarrollo e Inteligencia Artificial de Aemet, José Lorenzo.

Uno de los cambios más relevantes, indica, es la eficiencia de los nuevos modelos, que, aunque requieren grandes recursos para su entrenamiento, una vez desarrollados son capaces de generar predicciones “con pocos recursos, poca energía” y de forma más rápida, lo que se traduce en previsiones más precisas y ajustadas a lo que ocurre en cada momento.

Por su parte, la meteoróloga de Eltiempo.es Mar Gómez subraya que esta evolución responde al incremento del volumen de datos disponible y a un mayor poder de computación. Entre los desarrollos más avanzados, señala, figuran modelos capaces de generar predicciones en cuestión de minutos o segundos, mejorando además la capacidad para detectar fenómenos meteorológicos locales (por ejemplo, Graphcast, de Google, o Pangu-Weather, desarrollado por Huawei).

La meteoróloga añade que, donde más se está avanzando es en la predicción a muy corto plazo (el conocido como nowcasting), cuyo impacto directo se verá especialmente en sistemas de alerta temprana más ágiles, que reforzarán la capacidad de respuesta ante fenómenos extremos.

Experiencia personalizada y modelo mixto

A nivel de usuario, la IA permitirá una experiencia más personalizada, con predicciones adaptadas a la ubicación y a las rutinas de cada persona, así como una interpretación más clara de los riesgos meteorológicos. “Los avances en IA permitirán predicciones más ceñidas a lo que está ocurriendo en cada momento, ya que, al ser modelos muy ligeros, se podrán ejecutar con más frecuencia y más cantidad de datos”, celebra el jefe de Transformación Digital de la Agencia Estatal de Meteorología (Aemet), a lo que Gómez añade que estos avances “van a cambiar la forma en la que se consume la meteorología”.

Pese al rápido desarrollo, estas tecnologías se encuentran aún en una fase inicial y plantean retos importantes, especialmente en la predicción de fenómenos extremos, por lo que la meteoróloga insiste en que el futuro pasa por un modelo mixto, en el que la IA complemente a los sistemas tradicionales, mientras que Lorenzo da un plazo de 3 a 5 años para ver “cambios reales”. “El valor humano es imprescindible, porque un profesional meteorológico te va a hacer un seguimiento en tiempo real de la situación, tiene conocimiento, experiencia y puede adelantarse mucho más que una IA, porque no solo va a interpretar los datos, sino que va a comunicar ese riesgo y a traducir un modelo en un mensaje claro para la población”, concluye Gómez.