Implementación de la primera versión del modelo probabilístico del Sistema de Pronóstico de Inteligencia Artificial
El martes 1 de julio de 2025 se publicará y se mantendrá operativa la primera versión del modelo probabilístico del Sistema de Pronóstico de Inteligencia Artificial (AIFS). La versión del modelo, AIFS ENS v1, reemplazará al actual modelo experimental AIFS ENS DIFF.
Los datos de AIFS ENS se han sometido a un análisis interno, lo que demuestra una gran habilidad y destaca su impacto transformador. Recomendamos a los usuarios que consulten esta página web, que describe los problemas conocidos pendientes, antes de considerar el uso de los datos para fines operativos o su integración en aplicaciones. Agradeceremos cualquier comentario.
Tenga en cuenta que esta versión no afecta en absoluto a los usuarios de los modelos IFS y AIFS Single. La versión operativa actual de IFS se implementó correctamente el 12 de noviembre de 2024. La versión operativa actual de AIFS Single se implementó correctamente el 25 de febrero de 2025.
Descripción del modelo
El modelo AIFS ENS v1 es un sistema probabilístico de pronóstico meteorológico desarrollado por el ECMWF que utiliza aprendizaje automático para generar pronósticos por conjuntos.
El modelo genera múltiples miembros del pronóstico mediante el muestreo de una distribución aprendida, capturando la incertidumbre de las condiciones meteorológicas futuras. El modelo se entrena utilizando una versión del Índice de Probabilidad de Clasificación Continua (CRPS), una función de pérdida que ayuda a garantizar que los pronósticos sean precisos y estén bien calibrados. Este enfoque de entrenamiento tiene en cuenta las limitaciones de usar un número finito de miembros del conjunto. AIFS ENS supera al sistema tradicional de conjuntos basado en la física del ECMWF en pronósticos a medio plazo y presenta un rendimiento competitivo en pronósticos subestacionales cuando se evalúan como anomalías.
Nueva metodología
El modelo experimental AIFS ENS, disponible en ecCharts, utilizó una metodología diferente a la de AIFS ENS v1 (la versión experimental utiliza difusión, mientras que el modelo operativo optimiza el CRPS). Por lo tanto, esta implementación no debe considerarse una actualización comparable con la versión experimental anterior, sino la primera versión de un nuevo modelo.
Miembro de control
Si bien el AIFS ENS incluye un elemento de control dedicado, este tiene una interpretación diferente a la de un conjunto basado en la física (es decir, el IFS ENS). En los conjuntos tradicionales basados en la física (como el IFS), un elemento de control es un pronóstico determinista ejecutado a alta resolución sin perturbaciones. Se utiliza a menudo como referencia para la comparación.
En cambio, AIFS ENS es un modelo de aprendizaje automático estocástico que genera miembros del conjunto mediante el muestreo de su distribución interna aprendida. La incertidumbre dentro de AIFS ENS no puede desactivarse para ejecutar una simulación de control.
En el conjunto AIFS, el miembro de control es un miembro del conjunto que se ha inicializado utilizando la misma condición inicial que el control IFS. Por lo tanto, presenta condiciones iniciales no perturbadas, pero no es un verdadero miembro de control, ya que el modelo está perturbado.
Cronología de la implementación
AIFS ENS se implementará el 1 de julio de 2025 a las 06 UTC.
Una breve fase de prueba de versión candidata ( RCP ) comenzó el 23 de junio de 2025.
Para más información consulte esta página sobre el modelo AIFS ENS v1.
