La promesa de una predicción climática más precisa y asequible ha dado un paso significativo con la presentación de GraphCast, el último avance en inteligencia artificial desarrollado por la firma británica DeepMind. Este innovador modelo, especializado en pronósticos meteorológicos, ha sido calificado por Google, el propietario de DeepMind, como un punto de inflexión en la capacidad de prever el clima.
El estudio presentado en la revista Science destaca los logros sobresalientes de GraphCast al someterse a pruebas rigurosas. En una serie de 1.380 predicciones, este modelo superó al European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF), reconocido como el sistema líder en pronósticos meteorológicos, alcanzando una precisión del 90%.
Matthew Chantry, coordinador de sistemas de aprendizaje automático en el ECMWF, reconoció la sorprendente evolución de los modelos de inteligencia artificial. La velocidad de progreso ha superado las expectativas, subrayando la superioridad y la rapidez con la que GraphCast ha demostrado su eficacia.
Uno de los aspectos más impactantes de GraphCast es su eficiencia económica. Una vez entrenado, su operación consume cerca de mil veces menos energía en comparación con los sistemas convencionales. Esta mejora se traduce en una significativa reducción de costos, una declaración que resalta el potencial revolucionario de esta tecnología.
El hito de GraphCast se consolidó al prever con nueve días de anticipación la llegada del huracán Lee a Nueva Escocia el pasado septiembre. Esta capacidad predictiva, señalan los expertos, podría ser crucial para prevenir desastres naturales y potencialmente salvar miles de vidas en el futuro.
El anuncio de este avance en inteligencia artificial en el campo del pronóstico climático ha generado expectativas y entusiasmo entre la comunidad científica. Con GraphCast, la posibilidad de predicciones más precisas y económicas se perfila como una herramienta fundamental para comprender y enfrentar los desafíos climáticos que impactan en todo el mundo.
