La inteligencia artificial, IA, las predicciones del tiempo y del clima: ¿dónde estamos ahora?
La inteligencia artificial, IA, tiene multitud de aplicaciones. especialmente en la predicción del tiempo y clima. Tiene ventajas y desventajas respecto a las predicciones tradicionales en estos momentos. ¿Podrá sustituir al ser humano en el futuro?
Nota de la RAM. Por su interés hemos reproducido un artículo de Météo-France sobre la IA.
Météo-France, actor clave en IA para el tiempo y el clima, ya cuenta con herramientas operativas que aprovechan la IA y equipos dedicados a mejorar la previsión meteorológica y las proyecciones climáticas. Cinco preguntas para comprenderlo todo.
1/ ¿Qué puede aportar la IA a la meteorología?
La capacidad de los métodos de IA para aprender relaciones complejas y operar con gran rapidez ofrece un inmenso potencial por explorar. Estos métodos son especialmente adecuados para la meteorología y el clima, donde la dinámica y los procesos son complejos y dependen de grandes cantidades de datos (estaciones meteorológicas in situ, satélites, radares, etc.).
Otra ventaja es que los algoritmos generados por IA se ejecutan en tiempos muy cortos y requieren pocos recursos computacionales a diario para generar pronósticos. Sin embargo, se requiere una gran potencia computacional y grandes cantidades de datos de diversos tipos para entrenar estos modelos.
Por lo tanto, la IA facilitará, y ya está facilitando, avances innovadores y potentes en el procesamiento de información meteorológica, ya sea en el procesamiento de observaciones, la elaboración de pronósticos (incluidos los modelos digitales utilizados actualmente para la predicción meteorológica y las proyecciones climáticas) y la producción de servicios.
De este modo, la IA puede ayudar a Météo-France a cumplir aún mejor sus misiones en la protección de las personas y los bienes, y, en general, a apoyar a la sociedad en la gestión de su sensibilidad al clima y la adaptación al cambio climático.
2/ ¿Ya se utiliza la IA en Météo-France?
En el campo de la meteorología, Météo-France ha sido pionera en el uso de la IA. La organización lleva varias décadas utilizando formas de IA, principalmente para la predicción y la observación meteorológica. Météo-France cuenta con herramientas operativas y equipos que utilizan técnicas de IA para mejorar la predicción meteorológica y las proyecciones climáticas.
En 2021, Météo-France creó un laboratorio dedicado a la inteligencia artificial, el "AI Lab", con un equipo encargado de desarrollar nuevas aplicaciones basadas en IA. Las actividades de investigación de Météo-France también incorporan cada vez más técnicas de IA.
En 2024, Météo-France instaló el primer demostrador de predicción meteorológica a escala fina de Francia, con una resolución horizontal de 1,3 km. Este avance fue posible gracias a una IA que aprendió de los datos generados por Arome, el modelo operativo de predicción meteorológica de Météo-France.
3/ ¿Dónde nos encontramos hoy? ¿Son los modelos de IA más eficientes que los modelos tradicionales?
El rendimiento de los sistemas basados en IA depende de la calidad y cantidad de datos proporcionados para el entrenamiento y, por lo tanto, sigue dependiendo de los sistemas de observación y adquisición de datos para su funcionamiento.
Météo-France está desarrollando proyectos de investigación para profundizar en este tema. La institución está desarrollando el primer modelo francés de predicción meteorológica a escala regional basado en IA. Este trabajo forma parte de colaboraciones nacionales y con los socios europeos de Météo-France, como el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (CEPMPM) y otros servicios meteorológicos nacionales europeos.
4/ ¿Podría la IA reemplazar la experiencia humana?
La IA puede facilitar el trabajo de los pronosticadores, en particular al sintetizar la gran cantidad de datos disponibles o, en algunos casos, al proporcionarles borradores iniciales de boletines. Esto ya ocurre hoy en día con la explotación de conjuntos de pronósticos meteorológicos: la IA puede identificar en estos datos de pronóstico la presencia de fenómenos meteorológicos peligrosos, como estructuras de tormentas de alto impacto (tormentas de tipo "bow echoe", sistemas convectivos de mesoescala, es decir, tormentas particularmente potentes, etc.).
Si bien el pronóstico numérico basado en IA complementa el pronóstico numérico de modelos físicos como Arome o Arpege, la interpretación de los resultados por parte de los pronosticadores continúa, y continuará, aportando valor añadido a las producciones de Météo-France y al apoyo de sus socios institucionales y comerciales en la toma de decisiones.
5/ ¿Qué contribución hace la IA a la comprensión del cambio climático?
El uso de la IA para estudios climáticos es actualmente objeto de investigación activa, y Météo-France ha publicado trabajos al respecto. La IA puede enriquecer la producción de información climática a nivel regional, complementando las herramientas actuales de modelización climática.
En las operaciones de modelado climático, la representación de ciertos procesos físicos genera costos significativos. Esto puede sustituirse ventajosamente por algoritmos basados en IA. Esto se denomina «modelado híbrido». El Centro Nacional de Investigación Meteorológica (una unidad de investigación de Météo-France y el CNRS), por ejemplo, ha desarrollado una versión de su modelo climático que aprovecha el potencial de la IA para representar procesos relacionados con la convección profunda (movimientos atmosféricos verticales, que desempeñan un papel fundamental en la formación de nubes).
Fuente: Météo-France