Google encabezará la nueva revolución meteorológica
Ha tenido que llegar Google para ayudarnos a aplicar “Big Data” e “internet de las cosas” de manera eficiente al mundo meteorológico. En 2019 veremos los primeros resultados.
Han pasado tan solo 98 años desde que Richardson publicó su popular artículo “Weather prediction by numerical process” en el que explicaba cómo en aquel momento era imposible realizar predicciones meteorológicas. Por entonces, habrían hecho falta 64000 personas trabajando a turnos para llegar a una solución antes de que se diera la evolución real de la atmósfera. ¡Cómo ha cambiado la situación en relativamente tan poco tiempo! Y lo más importante, ¡con qué velocidad más vertiginosa seguimos evolucionando!
Si en la primera mitad del siglo XX se avanzó mucho -en meteorología- desde el punto de vista teórico, la segunda mitad del siglo fue el momento clave de los avances tecnológicos, especialmente de los ordenadores. Ahora, en estos primeros años del siglo XXI, toca aprovechar la cantidad ingente de datos que estamos generando. Pero, ¿cómo hacerlo de forma sencilla y efectiva?
Google nos va a ofrecer un buscador de datos
Ya ha habido intentos puntuales de explotar datos/información con fines meteorológicos -como, por ejemplo, Ericcson y su proyecto “Micro Weather” para usar las redes móviles a modo de radar meteorológico, ya que la calidad de la señal se ve afectada por la lluvia- pero ha tenido que ser Google el que realmente se ponga manos a la obra. ¡La verdad es que no me esperaba menos!
En concreto se trata de DeepMind, una compañía de inteligencia artificial, parte de Alphabet, que a su vez pertenece a Google. Tomando como partida que cualquier cosa susceptible de ser predicha mediante algoritmos pueda mejorar su fiabilidad mediante la ingesta de datos, DeepMind se va a encargar de redirigir al lugar adecuado a cualquiera de sus clientes para que obtengan la información que necesitan en los servidores de otras compañías. Vamos, que nos van a ofrecer un buscador pero de datos.
Todo un mundo de posibilidades de mejora
En ese sentido, ponen como ejemplo la utilización de datos de rendimiento de una red eléctrica para mejorar las predicciones meteorológicas, al existir una elevada correlación entre la frecuencia a la que la electricidad se mueve en los cables y la temperatura del aire. Interesante… ¿A que se nos ocurren mil cosas más que podrían explotarse?
Así que toca estar más atentos al lanzamiento de esta herramienta anunciado para 2019. Si es que ya lo decía Beyonce: “Who run the world? Google!!!” Ahhh no, que no era eso…