IA frente a desastres naturales: así es Aurora, el sistema inteligente para predecir ciclones y olas oceánicas
Las apps meteorológicas permiten consultar el tiempo, las probabilidades de precipitaciones y la calidad del aire. Los usuarios emplean estas aplicaciones a diario para conocer qué temperatura o condición climatológica hará a lo largo del día, así saben si deben cogerse paraguas antes de salir de casa, ponerse un abrigo para no pasar frío o quedarse en el hogar ante las posibles lluvias torrenciales.
Algunas de las apps que proporcionan esta información son el tiempo de AEMET, El Tiempo, Meteored o Accuweather, entre otras. Pero, ¿te imaginas dejar atrás estas aplicaciones para apostar por una inteligencia artificial que sea capaz de predecir ciclones u olas oceánicas? Sin ir muy lejos de esta pregunta, Aurora, una IA desarrollada por Microsoft, es capaz de realizar predicciones climatológicas de alta resolución.
Según explica la compañía de Redmond en la revista Nature, este modelo ha sido entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos, por lo tanto, puede superar las previsiones existentes sobre el sistema terrestre, permitiendo una previsión más precisa y eficaz de la calidad del aire, las trayectorias de los ciclones tropicales y la dinámica de las olas oceánicas.
Además, Aurora genera pronósticos en segundos, e incluso supera a los modelos existentes con un coste computacional inferior al de los métodos de previsión actuales. Por lo tanto, esta IA "representa un paso notable hacia la democratización de predicciones precisas y eficientes del sistema terrestre", indica Microsoft en su blog oficial.
De cara a un futuro, dicha IA podría adaptarse para otros usos además de la predicción meteorológica. ¿El motivo? Aurora se entrena inicialmente como modelo base y, posteriormente, puede especializarse mediante ajustes para ir más allá de lo que se considera la predicción meteorológica tradicional —como, por ejemplo, el pronóstico de la contaminación atmosférica—.
Este modelo fue entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos obtenidos de satélites, radares, estaciones meteorológicas, simulaciones y pronósticos.
Los experimentos necesarios para entrenar a Aurora duraron entre cuatro y ocho semanas, frente a los años que se necesitan actualmente para desarrollar modelos de referencia. No obstante, es importante mencionar que este plazo tan corto fue posible gracias a los datos acumulados previamente con los enfoques tradicionales.
Por otro lado, durante su desarrollo, Microsoft ajustó el modelo a diversas capacidades de predicción, incluyendo la de olas oceánicas y ciclones tropicales, lo que demuestra su capacidad como modelo base para el sistema terrestre, en lugar de solo para la atmósfera.
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20minutos
