Revolucionando la Predicción del Clima: IA y Microclimas en San Francisco

Rémi Lam había oído hablar sobre los microclimas de San Francisco, pero no comprendió su peculiaridad hasta que se mudó allí este año. "La calle en la que vivo puede estar nublada, mientras que a solo dos cuadras está soleado", dice. Las predicciones del tiempo para la ciudad pueden ser muy inexactas dependiendo de la ubicación. Incluso las previsiones meteorológicas avanzadas no pueden predecir con precisión los microclimas a lo largo de la ciudad. Como investigador en Google DeepMind en Londres, Lam se ha concentrado extensamente en el clima y las predicciones meteorológicas. Es un líder en el uso del aprendizaje automático para mejorar las predicciones del tiempo, un campo que ha avanzado rápidamente en los últimos años con Lam y sus colegas al frente. No están solos en esta búsqueda. Varios grupos, incluyendo Microsoft, Nvidia, Huawei y el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF) en Reading, Reino Unido, están compitiendo para desarrollar previsiones meteorológicas asistidas por IA. Durante gran parte de este año, GraphCast, un proyecto impulsado por Lam, se ha destacado en precisión (R. Lam et al. Science 382, 1416–1421; 2023). "GraphCast elevó el listón de la habilidad de predicción", dice Matthew Chantry, líder en predicciones meteorológicas basadas en IA del ECMWF. Las predicciones meteorológicas tradicionales son programas complejos que simulan la evolución atmosférica de la Tierra basados en la dinámica del aire, calor y vapor de agua.
GraphCast, una red neuronal artificial estructurada como una cuadrícula global, se 'entrenó' con medidas atmosféricas reales sin leyes físicas explícitas. Sorprendentemente, sus predicciones superaron a las convencionales. "Me sorprendió que superara a las predicciones basadas en física tan rápidamente", dice Lam. Aunque entrenar la IA requiere un alto cómputo, sus previsiones se ejecutan en menos de un minuto en un ordenador de escritorio avanzado, mucho más rápido que las horas necesarias para las previsiones convencionales de supercomputadoras. Nacido en un suburbio de París en 1988, Lam se formó como ingeniero aeroespacial en Francia y Estados Unidos. Su experiencia en modelado estadístico de la mecánica de fluidos resultó valiosa para aplicaciones de IA. DeepMind, con su misión de abordar desafíos científicos, era un encaje perfecto. "No hay un lugar mejor para el aprendizaje automático", dice. María Molina, una científica atmosférica en la Universidad de Maryland en College Park que aplica IA a la modelización meteorológica y climática, aprecia los esfuerzos de Google por hacer que sus modelos meteorológicos sean accesibles al público hasta ahora. Expresa una preocupación sobre la accesibilidad futura, afirmando: "¿Cuándo podría terminar esa buena voluntad?" Podría ser problemático si las empresas monopolizan las mejores predicciones, especialmente para eventos climatológicos extremos. "El acceso a información que salva vidas nunca debería depender del pago público. "
Brief news summary
Rémi Lam, un investigador de Google DeepMind, está liderando un nuevo enfoque para la predicción meteorológica en los complejos microclimas de San Francisco mediante el uso avanzado del aprendizaje automático. Su proyecto, GraphCast, tiene como objetivo transformar la previsión del tiempo utilizando una red neuronal artificial estructurada como una cuadrícula global. Este sistema innovador emplea datos atmosféricos para generar pronósticos en menos de un minuto, reduciendo drásticamente el tiempo de cálculo requerido por los modelos tradicionales, que típicamente demandan horas en supercomputadoras. Con formación en ingeniería aeroespacial y modelado estadístico, Lam, quien nació cerca de París en 1988, está llevando al límite la tecnología de predicción meteorológica en DeepMind. Empresas tecnológicas líderes como Microsoft, Nvidia, Huawei y el ECMWF también están involucradas en esta iniciativa, y GraphCast ha sido elogiado por su rapidez y precisión. A pesar de estos avances, la científica atmosférica Maria Molina expresa preocupación sobre los posibles monopolios de datos. Advierte que tales monopolios podrían poner en peligro los sistemas críticos de alerta meteorológica durante eventos extremos y enfatiza la importancia de mantener accesibles los datos esenciales del clima, advirtiendo contra la concentración del poder de predicción en manos de unas pocas corporaciones.
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