Explorando la innovación de la IA en meteorología y en climatología: papel de los meteorólogos

Se presenta unas ideas de cómo la Met Office aplica la IA en sus entornos de trabajo y opertividad.

Como centro mundial de excelencia en ciencias meteorológicas y climáticas, la Met Office siempre ha estado impulsado por la innovación.

Desde su fundación en 1854, hemos superado los límites de la meteorología, combinando experiencia científica, tecnología de vanguardia y el compromiso de brindar servicios meteorológicos y climáticos confiables. Hoy, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) representan el siguiente gran avance en la capacidad de pronóstico.

Estas tecnologías ofrecen un potencial transformador en cada etapa de nuestro trabajo, desde comprender la atmósfera hasta brindar información útil para el gobierno, las empresas y el público.

A través de nuestro Programa Nacional de Capacidades de IA (NCAIP) y de iniciativas más amplias de investigación y desarrollo, buscamos obtener beneficios significativos en nuestra colaboración con el gobierno, las empresas y el público en general. Al combinar la modelización basada en la física, el conocimiento meteorológico experto y el poder de la ciencia de datos, aspiramos a mantener el liderazgo del Reino Unido en la modelización meteorológica y climática, y a ofrecer información más precisa, eficiente y fiable.

Cómo la IA apoya nuestra misión

La meteorología y el clima se basan en enormes volúmenes de datos: imágenes satelitales, observaciones de superficie, escaneos de radar, mediciones oceánicas, análisis climáticos y más. También dependen de modelos sofisticados que simulan el comportamiento del sistema terrestre. Trabajar con estos datos y modelos requiere importantes recursos computacionales y flujos de trabajo complejos que abarcan desde la observación hasta la simulación, la interpretación y la prestación de servicios.

La IA y el aprendizaje automático ofrecen nuevas maneras de abordar esta complejidad. Estas tecnologías pueden ayudar a analizar datos de forma más eficiente, optimizar el rendimiento de los modelos y optimizar los productos y servicios que ofrecemos.

Nuestro marco de ciencia de datos define cómo podemos integrar la IA de forma responsable y eficaz, centrándonos en la fiabilidad, la interpretabilidad y el rigor científico. Junto con la innovación tecnológica, seguimos invirtiendo en habilidades, cultura y alianzas para garantizar que nuestro personal y colaboradores puedan aprovechar al máximo estas nuevas capacidades.

Capacidades de IA y Met Office

Estamos aplicando IA y ML en varias áreas clave de nuestro trabajo:

Descubrimiento y atribución

La IA puede facilitar la minería de datos y el descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos, lo que nos ayuda a detectar, cuantificar y comprender mejor las causas de los fenómenos meteorológicos y climáticos. Esto incluye descubrir relaciones que podrían no ser evidentes a primera vista y comprobar hipótesis con mayor eficiencia.

Fusionando la simulación con la ciencia de datos

La IA puede utilizarse para reemplazar o mejorar componentes específicos de la predicción numérica del tiempo (PNT) o de los modelos climáticos. Esto puede reducir los tiempos de ejecución del modelo o mejorar su precisión, lo que contribuye a mejorar la capacidad de pronóstico.

Incertidumbre y confianza

Garantizar que los resultados generados por IA sean fiables, explicables y científicamente sólidos es una prioridad. Estamos desarrollando métodos para interpretar las predicciones realizadas por sistemas de aprendizaje automático para que los meteorólogos y los responsables de la toma de decisiones puedan comprenderlas, evaluarlas y confiar en ellas.

De los datos a las decisiones

La IA podría ayudar a refinar los resultados de los modelos climáticos y de predicción numérica del tiempo (PNT), adaptar la información a las necesidades de los usuarios y proporcionarla mediante interfaces mejoradas. Esto podría contribuir a una mejor toma de decisiones en sectores como la aviación, la energía, la respuesta a emergencias y la gestión ambiental.

En conjunto, estas capacidades ilustran la amplitud de las oportunidades que la IA aporta a la ciencia meteorológica y climática, apoyando una innovación más ágil, una mayor eficiencia y una comprensión más profunda.

IA en la ciencia meteorológica

Los avances en la ciencia de datos permiten ahora que las computadoras analicen y aprendan de volúmenes de información sin precedentes. Esto representa una oportunidad significativa para mejorar la velocidad, la precisión y la utilidad de la predicción meteorológica.

Como servicio meteorológico nacional del Reino Unido, estamos acelerando la adopción segura de IA y ML en nuestras actividades operativas y de investigación. Mediante proyectos piloto, colaboraciones y desarrollo de capacidades, exploramos cómo estas tecnologías pueden optimizar el proceso de pronóstico integralmente en los próximos años.

Por qué son necesarias las previsiones de IA

Los fenómenos meteorológicos extremos son cada vez más frecuentes e intensos como consecuencia del cambio climático. Mejorar nuestra capacidad para comprender y predecir estos fenómenos es vital para contribuir a la seguridad y resiliencia de la sociedad. La modelización basada en IA ofrece una oportunidad oportuna para mejorar aún más la capacidad de predicción, complementando décadas de progreso en la predicción numérica del tiempo basada en la física.

Cómo la IA podría mejorar las previsiones

La IA tiene el potencial de fortalecer el proceso de pronóstico en múltiples etapas:

- Observaciones : Control de calidad, detección de errores y relleno de lagunas en los datos observacionales
- Simulación : mejora de la asimilación de datos o sustitución de partes de modelos físicos
- Análisis : Mejora del posprocesamiento y refinamiento de las previsiones
- Servicios : Desarrollo de productos basados en riesgos y conocimientos específicos del usuario

Estas técnicas pueden funcionar junto con modelos existentes u ofrecer enfoques completamente nuevos para predecir el clima.

Modelos basados en física y en IA

La predicción meteorológica actual basada en la física se basa en la resolución de ecuaciones que describen la física atmosférica. Nuestro Modelo de Momentum operativo, por ejemplo, utiliza supercomputadoras para simular la evolución de la atmósfera a lo largo del tiempo.

Los modelos basados en IA adoptan un enfoque diferente. Modelos como FastNet, en desarrollo entre el Servicio Meteorológico Nacional y el Instituto Alan Turing , demuestran el potencial en este ámbito.

Una vez entrenados, los modelos de IA pueden generar pronósticos en una fracción del tiempo requerido para una simulación física completa. Esto abre el potencial para predicciones de mayor resolución, menores costos computacionales y actualizaciones rápidas.

Sin embargo, los modelos de IA aún no captan completamente la física subyacente, lo que significa que podrían tener dificultades con eventos inusuales o extremos. Por esta razón, es probable que los futuros sistemas de pronóstico combinen ambos enfoques, y los meteorólogos interpreten e integren los resultados para generar un pronóstico confiable.

Las supercomputadoras seguirán siendo esenciales, no sólo para ejecutar modelos basados en la física, sino también para generar los conjuntos de datos necesarios para entrenar la IA.

El papel continuo de los meteorólogos

A pesar del poder de la IA, la interpretación humana experta seguirá siendo indispensable. Los meteorólogos desempeñan un papel clave en la validación de los resultados de los modelos, la evaluación de la incertidumbre y la provisión de una orientación clara y fiable. Al igual que las computadoras transformaron la predicción en la década de 1960, la IA ofrece un nuevo nivel de capacidad, pero el criterio profesional sigue siendo vital.

Estamos apoyando a nuestra fuerza laboral para que utilice la IA de manera eficaz, garantizando que nuestra organización siga siendo resiliente, eficiente y preparada para los desafíos futuros.

IA en la ciencia del clima

La IA y el aprendizaje automático podrían influir en la ciencia del clima de forma similar a la predicción meteorológica. Los modelos climáticos representan cambios a largo plazo en el sistema terrestre y tradicionalmente mejoran gracias a una mejor ciencia y una mayor capacidad computacional. La IA ofrece nuevas vías para optimizar los procesos a pequeña escala, optimizar las proyecciones de impacto localizadas y respaldar el análisis de fenómenos extremos.

A través del programa AI4Climate, financiado por el Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología, buscamos explorar métodos de IA de vanguardia para fortalecer la modelización climática y proporcionar información climática mejorada de forma más eficiente. Este trabajo respalda nuestro objetivo más amplio de combinar simulación, ciencia de datos e IA para ofrecer inteligencia climática de vanguardia.

Fuente: Met Office