Google DeepMind ha presentado GenCast, una inteligencia artificial que promete marcar un antes y un después en las predicciones meteorológicas. Este nuevo modelo no solo mejora las previsiones diarias, sino que también anticipa eventos climáticos extremos con mayor precisión y hasta 15 días de antelación.
Según la compañía, GenCast es capaz de generar pronósticos basados en más de 50 posibles escenarios, superando los métodos deterministas tradicionales que solo producían un único resultado. En pruebas realizadas con datos históricos de 2019, la IA logró superar en precisión al sistema ENS del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio en el 97,2 % de las combinaciones de variables analizadas, lo que representa un avance significativo frente al estándar actual.
Un caso destacado en las pruebas de GenCast fue la trayectoria del tifón Hagibis que impactó Japón en 2019. El sistema no solo anticipó su desarrollo con siete días de antelación, sino que también presentó múltiples trayectorias probables, lo que proporciona una ventaja crucial en la planificación y preparación ante desastres naturales.
GenCast se entrenó utilizando décadas de información almacenada en el archivo ERA5 del Centro Europeo. Además, su implementación requiere únicamente una unidad de procesamiento tensorial (TPU) en Google Cloud, lo que facilita su escalabilidad para uso global. Google también planea liberar el código, pesos y datos del modelo, abriendo la puerta a colaboraciones que mejoren la precisión de los sistemas meteorológicos existentes.
IA para un futuro climático más seguro
Esta innovación se suma a los esfuerzos previos de Google, como la herramienta de 2023 para mejorar la predicción de huracanes y un modelo que anticipa lluvias con solo 90 minutos de anticipación. Con GenCast, la compañía busca no solo mejorar las estimaciones meteorológicas, sino también fortalecer los sistemas de alerta temprana para mitigar el impacto de eventos extremos.
