En un avance revolucionario en la ciencia meteorológica, el equipo de GraphCast, liderado por Remi Lam, ha presentado un modelo de inteligencia artificial (AI) que está cambiando la forma en que entendemos y predecimos el clima global. Publicado el 14 de noviembre de 2023 en la revista Science, GraphCast promete predicciones meteorológicas de 10 días con una precisión sin precedentes en menos de un minuto.
El clima, un fenómeno que nos afecta a todos, desde la elección de nuestra ropa hasta la generación de energía verde, requiere predicciones rápidas y precisas, especialmente en un mundo donde el clima extremo es cada vez más frecuente. GraphCast, un modelo de AI de última generación, supera al sistema de simulación meteorológica estándar de la industria, el High Resolution Forecast (HRES) del Centro Europeo para Previsiones Meteorológicas a Mediano Plazo (ECMWF), en velocidad y precisión.
Este modelo no solo mejora la eficiencia en las predicciones meteorológicas, sino que también ofrece advertencias tempranas de eventos climáticos extremos. Es capaz de predecir con precisión la trayectoria de ciclones, identificar ríos atmosféricos asociados con riesgos de inundaciones y predecir el inicio de temperaturas extremas. Esta habilidad podría salvar vidas a través de una mayor preparación y respuesta a emergencias.
GraphCast se entrena en décadas de datos meteorológicos históricos para aprender los patrones de causa y efecto que rigen la evolución del clima de la Tierra. El modelo se basa en Redes Neuronales Gráficas (GNNs), una arquitectura particularmente útil para procesar datos espacialmente estructurados, y realiza pronósticos de alta resolución de 0.25 grados de longitud/latitud (28 km x 28 km en el ecuador), cubriendo la superficie terrestre completa.
Lo más impresionante de GraphCast es su eficiencia en la generación de pronósticos. Mientras que los modelos convencionales pueden tardar horas en supercomputadoras, GraphCast realiza predicciones de 10 días en menos de un minuto en una sola máquina Google TPU v4. En evaluaciones de rendimiento, GraphCast superó a HRES en más del 90% de 1380 variables de prueba y tiempos de pronóstico.
GraphCast no solo representa un gran avance en la predicción meteorológica con IA, sino que también es un paso significativo en la comprensión de los patrones climáticos más amplios. Al desarrollar nuevas herramientas y acelerar la investigación, este modelo de AI podría empoderar a la comunidad global para enfrentar nuestros mayores desafíos ambientales.
