Google, a través de su división de inteligencia artificial DeepMind (la misma que desarrolló sistemas como AlphaGo), presentó un análisis que muestra avances importantes en la predicción de huracanes. De acuerdo con el estudio, un modelo basado en inteligencia artificial logra ofrecer pronósticos precisos con un día o más de anticipación respecto a los métodos meteorológicos convencionales.
Esto representa una diferencia significativa para las autoridades y comunidades que dependen de estos pronósticos para tomar decisiones sobre evacuaciones y medidas de protección civil, especialmente en zonas costeras vulnerables a huracanes, como el Golfo de México y el Caribe. Ganar tiempo antes de que llegue un fenómeno de este tipo puede marcar la diferencia entre una evacuación ordenada y una emergencia caótica.
Los modelos tradicionales de predicción climática requieren enormes cantidades de cálculos físicos y atmosféricos, lo que puede tomar horas en las supercomputadoras más potentes. En cambio, los sistemas de inteligencia artificial, entrenados con años de datos históricos, pueden generar pronósticos en fracciones de ese tiempo, sin sacrificar precisión, según indica esta investigación de Google.
Aunque el texto disponible no detalla las metodologías específicas ni las cifras exactas de precisión, el hallazgo se suma a una tendencia creciente en la que gigantes tecnológicos aplican inteligencia artificial a la ciencia climática. Te invitamos a leer la nota original de The New York Times para conocer más detalles sobre este desarrollo.
Imagen: NASA Goddard Photo and Video, BY 2.0 (vía Openverse).