Las predicciones meteorológicas en la actualidad son infinitamente mejores que hace solo unas décadas. Podemos saber con bastante precisión qué tiempo hará a unos días vista, aunque lógicamente, dado que son previsiones y no adivinaciones, siempre puede haber algún fallo. Sea como sea, sigue habiendo margen de mejora, por lo que los científicos buscan formas de hacer esas predicciones aún más certeras o incluso de poder obtenerlas con algo más de antelación. La Inteligencia Artificial (IA) tiene mucho que decir al respecto, por lo que parte de esa investigación se está llevando de la mano de Google DeepMind y Google Research, con el desarrollo de herramientas como WeatherNext2 .
La antecesora de esta herramienta de Inteligencia Artificial se ha utilizado durante años para ayudar a los meteorólogos con sus predicciones. Varias de las mayores agencias meteorológicas del mundo se han apoyado en la IA en su trabajo. Sin embargo, dado la postura de Google de poner la IA a disposición de cualquiera que quiera usarla, el objetivo de las últimas actualizaciones es que cualquier usuario pueda hacer predicciones meteorológicas con ellas.
Los datos de previsión de WeatherNext2 ya están disponibles en Earth Engine y BigQuery. Además, se ha lanzado un programa de acceso anticipado en la plataforma Vertex AI de Google Cloud para inferencia personalizada de modelos.
IA para hacer predicciones meteorológicas, la nueva herramienta de Google
WeatherNext 2 utiliza la IA para determinar cientos de escenarios posibles a partir de un mismo punto de partida. Así, teniendo en cuenta los datos con los que previamente se ha entrenado al algoritmo, se determinan cuáles de esos escenarios son los más probables. Hasta ahora, todo esto pasaba por el filtro de los meteorólogos. Básicamente, era una herramienta más en la que se apoyaban para tomar decisiones.
Se hacen predicciones para todo tipo de variables, desde el viento hasta las precipitaciones, pasando por la temperatura, la humedad y mucho más. Según una publicación reciente de Google, las últimas modificaciones del algoritmo de IA proporcionan datos más precisos en el 99,9 % de esas variables. Además, los tiempos de entrega, de 0 a 15 días, se consideran también más precisos. Por eso aseguran que esta herramienta está preparada para dar el salto a los usuarios no profesionales.
¿Cómo se han logrado estas mejorías con respecto al último modelo?
Este aumento en la precisión ha sido posible gracias a algo conocido como Red Generativa Funcional (FGN), que inyecta ‘ruido’ directamente en la arquitectura del modelo, de manera que las previsiones sigan siendo físicamente realistas e interconectadas. Esto permite pasar de predicciones meteorológicas marginales, en las que se describen parámetros individuales en un lugar concreto, a sistemas más complejos, que dependen de muchos de esos parámetros individuales.
¿Es buena idea poner WeatherNext 2 en manos de los usuarios?
La IA puede ser muy útil para personas que tienen conocimientos básicos sobre aquello que los algoritmos están calculando. Hay algoritmos capaces de detectar cáncer en una mamografía, pero siempre deben pasar por manos de un radiólogo. Existen herramientas para redactar el código de un programa informático, pero alguien sin conocimientos de informática puede volverse loco en busca de fallos cuando intente compilarlo. Con las predicciones meteorológicas, posiblemente, pase algo parecido. Por mucho que esta herramienta presente a los usuarios la mejor predicción de todos los escenarios posibles, podría haber errores. Un ojo experto puede detectar estos errores, pero la mayoría de la población no. Por eso, poner algo tan delicado y relacionado con la seguridad y la autoprotección en manos de cualquiera, puede ser un poco problemático.
Además, por mucho que intervenga la IA, nuestra atmósfera es un sistema caótico. Las predicciones meteorológicas 100 % precisas no existen, pero el hecho de emplear algoritmos de inteligencia artificial puede hacer que la población confíe de lleno en las previsiones, dejando a un lado el sentido común.
En definitiva, WeatherNext 2 parece una herramienta de lo más rompedora, pero quizás habría que darle una vuelta al hecho de que cualquiera pueda usarla. Es muy loable democratizar la información, pero a veces esta debe pasar primero por un ojo experto. Eso es algo que Google debería tener también en cuenta.
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