Un nuevo modelo de predicción meteorológica llamado Aardvark Weather ha sido presentado por investigadores de la Universidad de Cambridge, quienes aseguran que es miles de veces más rápido y preciso que los sistemas actuales. Basado en inteligencia artificial y entrenado con ochenta años de datos físicos, el sistema utiliza apenas un 10% de la información que manejan los métodos tradicionales para superar incluso al Sistema Global de Pronóstico (GFS). Sus resultados, publicados en la revista Nature, apuntan a una transformación radical en la forma en que se entienden y utilizan los pronósticos del clima.
El proyecto, apoyado por instituciones como el Instituto Alan Turing, Microsoft Research y el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF), propone un enfoque de aprendizaje automático de extremo a extremo. Esto le permite generar predicciones más rápidas, económicas y adaptables. A diferencia de los tradicionales sistemas numéricos de predicción del tiempo (NWP), que dependen de supercomputadoras y extensos equipos de especialistas, Aardvark logra resultados competitivos en una computadora de escritorio.
Los investigadores destacan que el sistema no solo mejora la eficiencia del pronóstico global, sino que también permite una personalización sin precedentes. Podría aplicarse, por ejemplo, a fenómenos como huracanes, incendios forestales o sequías, y también generar pronósticos específicos para industrias o regiones, como la agricultura africana o la energía renovable en Europa. El equipo señala que en solo 18 meses lograron desarrollar una tecnología comparable a los mejores sistemas meteorológicos actuales.
Sin embargo, expertos advierten que, pese a sus ventajas, Aardvark y otros modelos basados en IA aún enfrentan desafíos importantes, especialmente ante fenómenos extremos poco frecuentes. Investigadores como Emilio Carrizosa, de la Universidad de Sevilla, o Dim Coumou, de la Universidad de Ámsterdam, coinciden en que la falta de datos similares limita la fiabilidad de las predicciones en casos excepcionales como las danas o los tornados. La complejidad de los sistemas atmosféricos implica una incertidumbre que aún no puede ser completamente eliminada por ningún modelo.
Aun así, Aardvark se suma a una carrera global por revolucionar la predicción climática, en la que también participan gigantes como Google y IBM. Google DeepMind ya presentó GraphCast, otro modelo de IA que supera al ECMWF en el 90% de las pruebas realizadas, y la NASA trabaja con IBM en modelos similares. Todos estos desarrollos apuntan a un objetivo común: lograr predicciones más confiables, rápidas y accesibles para mitigar el impacto de fenómenos climáticos cada vez más frecuentes e intensos.
Vía: El País, España