La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la predicción del clima, señalando un cambio transformador comparable a la computerized de las predicciones meteorológicas en los años 60. Esta evolución modifica profundamente la manera en que meteorólogos e investigadores analizan y pronostican el clima, aprovechando el gran poder computacional y las capacidades de reconocimiento de patrones de la IA. Instituciones líderes como el Servicio Meteorológico del Reino Unido (UK Met Office) y el Instituto Alan Turing están liderando el desarrollo y prueba de modelos de IA para mejorar la precisión de los pronósticos y ampliar los horizontes de predicción más allá del "pronóstico inmediato" a corto plazo, incluyendo pronósticos de rango medio y subestacionales. Estas mejoras en fiabilidad y alcance aportan beneficios significativos a sectores que dependen de datos climáticos precisos. Gigantes tecnológicos como Google DeepMind y Nvidia, junto con startups especializadas, invierten intensamente en avanzar en tecnologías de pronóstico impulsadas por IA. Sus esfuerzos están motivados no solo por la innovación tecnológica, sino también por las ventajas prácticas que los pronósticos precisos aportan a la seguridad pública, la agricultura, los mercados financieros y la gestión de infraestructuras. Por ejemplo, mejores pronósticos permiten alertas tempranas ante fenómenos extremos, optimizan los calendarios agrícolas, gestionan riesgos financieros y ayudan en la planificación de infraestructuras. Entre los sistemas experimentales de IA más destacados se encuentra el modelo integral del Instituto Alan Turing, Aardvark, que evita los procesos tradicionales de asimilación de datos. Puede funcionar eficientemente en ordenadores de escritorio estándar, democratizando el acceso a pronósticos avanzados, especialmente en regiones con datos meteorológicos limitados. De manera similar, el modelo CorrDiff de Nvidia supera los límites de resolución espacial, logrando casi 2 kilómetros de precisión en pronósticos hiperlocales, proporcionando conocimientos valiosos y específicos para comunidades y organizaciones. No obstante, persisten desafíos, especialmente relacionados con la disponibilidad de datos, debido a recortes del gobierno de EE.

UU. en NOAA y a crecientes tensiones geopolíticas que amenazan el intercambio internacional de datos, esencial para predicciones precisas con IA. Estas interrupciones podrían reducir la precisión y fiabilidad de los modelos. A pesar de la rápida generación de pronósticos por parte de la IA, los meteorólogos humanos siguen siendo fundamentales para interpretar los resultados, resolver discrepancias y ofrecer conocimientos contextuales que van más allá de las capacidades de las máquinas. La creciente colaboración entre la experiencia humana y la IA promete predicciones meteorológicas más precisas y eficientes, cruciales para preparar a las sociedades ante fenómenos meteorológicos extremos. De cara al futuro, la fusión de la IA y la meteorología marca una nueva era en la predicción del clima. A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y se integran en las operaciones, ofrecen un potencial enorme para salvar vidas, proteger bienes y fortalecer las actividades económicas. Al abordar los desafíos existentes y fomentar la colaboración entre científicos, gobiernos y empresas, la predicción del clima está en camino de experimentar una transformación notable que beneficiará a la humanidad en muchos aspectos.