Google ha hecho que su modelo de inteligencia artificial WeatherNext esté disponible públicamente, ofreciendo a la comunidad meteorológica una herramienta que puede predecir la trayectoria y la fuerza de un ciclón tropical hasta dos semanas por adelantado. El modelo, desarrollado por Google DeepMind y Google Research, se entrenó con casi 20 terabytes de datos atmosféricos globales y registros históricos de tormentas del Archivo de Mejor Ruta para la Gestión del Clima.

La capacidad de WeatherNext para producir una sola predicción de 15 días en menos de un minuto en una Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU) marca una mejora significativa en la velocidad en comparación con las tuberías de pronóstico tradicionales. "Ahora podemos generar una sola predicción de 15 días en menos de un minuto en una TPU, lo que permite a los pronosticadores evaluar rápidamente la distribución de probabilidad de riesgos de cola potencialmente devastadores", escribió el equipo de investigación en un artículo publicado en Nature.

El desarrollo del modelo fue un esfuerzo colaborativo. El Centro Nacional de Huracanes, el Instituto Cooperativo para la Investigación en la Atmósfera, la Oficina Meteorológica del Reino Unido y varias otras agencias meteorológicas contribuyeron con datos y experiencia. Al unificar las tareas de predicción de seguimiento y intensidad, tradicionalmente manejadas por modelos globales y locales separados, WeatherNext busca optimizar el proceso de pronóstico sin sacrificar la precisión.

Google ha colocado tanto el código fuente como los pesos del modelo entrenado en GitHub, invitando a científicos y pronosticadores operativos a adaptar y ampliar el sistema. Un artículo de blog enfocado en legos en el sitio web de Google explica las capacidades del modelo en lenguaje plano, complementando los detalles técnicos presentados en el estudio revisado por pares.

WeatherNext llega como la segunda generación de la plataforma, siguiendo un lanzamiento inicial el año pasado. Los mismos grupos de investigación también están aplicando técnicas de inteligencia artificial para predecir inundaciones repentinas, lo que sugiere un impulso más amplio para integrar el aprendizaje automático en la predicción de condiciones climáticas extremas.

Los observadores de la industria señalan que la publicación del modelo podría acelerar la innovación en la resiliencia climática, especialmente para regiones donde los recursos de pronóstico son limitados. Al reducir la barrera para los pronósticos impulsados por la inteligencia artificial de alto rendimiento, Google espera ayudar a las comunidades a prepararse para las tormentas antes de que lleguen a tierra.

Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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