El rápido avance de esta tecnología ayuda a los meteorólogos a realizar previsiones más precisas y detalladas, incluso cada vez a más largo plazo.
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Para la Agencia Meteorológica de Reino Unido, la era de las predicciones fiables realizadas por ordenador comenzó en 1965, con un procesador del tamaño de una habitación apodado Comet. Seis décadas más tarde, el instituto nacional de meteorología británico está sumido en una nueva revolución tecnológica, esta vez la impulsada por la inteligencia artificial. En la actualidad, esta tecnología lleva a cabo predicciones sobre el cambiante comportamiento de nubes, precipitaciones y temperaturas, que se representan dinámicamente en una pantalla gigante de la sede de la organización, en la sudoccidental ciudad de Exeter.
«Vemos potencial para un verdadero cambio radical en nuestra forma de hacer predicciones, en cierto modo similar a cuando empezamos a utilizar ordenadores», afirma Kirstine Dale, directora de Inteligencia Artificial de la Agencia Meteorológica británica, en alusión al rápido crecimiento de la cantidad de datos, la potencia informática disponible para gestionarlos y los modelos para procesarlos. «Todo ha crecido, y las posibilidades también».
Dada la capacidad de la inteligencia artificial para detectar patrones en grandes cantidades de datos, los repetitivos sistemas de física atmosférica resultan ideales para experimentar. De este modo, la salud y la seguridad públicas podrían verse favorecidas por unas previsiones más precisas y por los correspondientes avisos sobre fenómenos climáticos peligrosos, lo que redundaría también en beneficio de la economía mundial.
La inteligencia artificial permite predecir con mayor precisión y detalle el comportamiento meteorológico futuro, lo cual brinda oportunidades nuevas a diversos sectores de población, desde los agricultores hasta las empresas financieras. Estas oportunidades han atraído inversiones sustanciales de empresas como Google DeepMind, Nvidia, Microsoft e IBM y de start up especializadas en inteligencia artificial meteorológica, como Brightband y Silurian, con sede en Estados Unidos. Organizaciones de todo el espectro de la predicción meteorológica luchan por encontrar la mejor forma de aplicar la inteligencia artificial al conocimiento atmosférico. Entre ellas figuran las agencias meteorológicas oficiales, además de universidades y empresas especializadas, como es el caso de AccuWeather.
Amenazas
Sin embargo, este panorama tan optimista se ve empañado por la amenaza de la cada vez mayor limitación de acceso a los datos de los que dependen los modelos de inteligencia artificial.
Al mismo tiempo, hay quien teme que las crecientes tensiones geopolíticas puedan poner en peligro el libre flujo de datos meteorológicos públicos de los que dependen las predicciones mundiales.
Aunque los expertos en meteorología lamentan la posible pérdida de datos hay quien apunta a un factor compensatorio: la perspectiva de nuevas fuentes de información. La próxima generación de modelos de inteligencia artificial podría ser más precisa, al incluir grandes cantidades de datos procedentes de sensores meteorológicos locales, como termómetros y pluviómetros.
Hasta hace poco, los pronósticos se basaban, fundamentalmente, en la predicción numérica del tiempo, que supone introducir en superordenadores millones de observaciones mundiales realizadas en tiempo real desde satélites y sensores situados en tierra, mar y aire, y procesarlos mediante ecuaciones basadas en las leyes de la física. Este proceso se puede dividir en dos pasos: el primero es la asimilación de datos, por el que se elabora una panorámica aproximada del estado atmosférico; tras él, llega el segundo paso, es decir, la predicción sobre lo que va a ocurrir a continuación.
La generación pionera de sistemas meteorológicos de inteligencia artificial que está empezando a funcionar sigue requiriendo una importante potencia informática para asimilar datos, pero posteriormente, el aprendizaje automático permite aplicar ese mismo modelo al futuro. Los primeros resultados han sido positivos. El Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo, organización intergubernamental con sede en Reading (Reino Unido), afirma que su primer modelo operativo de inteligencia artificial, lanzado en febrero, ha mejorado la precisión en aproximadamente un 20%.
Florence Rabier, directora general del mencionado centro, prevé que la nueva tecnología se desarrollará a partir de las enormes mejoras de precisión logradas durante los últimos decenios, a medida que los ordenadores se han ido haciendo más potentes y los datos meteorológicos, más abundantes. Hoy día, las predicciones a siete días vista son de igual calidad que las que se hacían en el año 2000 a cinco días, y en 1980 a tres días vista.
Esto entraña consecuencias mundiales, observa. «A finales del siglo XX, podíamos predecir el clima mucho mejor en el hemisferio norte que en el hemisferio sur, porque había muchas más observaciones en el primero», prosigue Rabier. «Desde principios de la década de 2000, han pasado a estar disponibles datos más avanzados captados por satélite, y la brecha de precisión entre ambos hemisferios ha desaparecido».
Fuente: Financial Times
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