Estos métodos permiten predecir patrones meteorológicos globales y fenómenos de corto plazo con una precisión comparable a los sistemas de predicción existentes.
El primero de los métodos, llamado Pangu-Weather, es un sistema de predicción meteorológica basado en Inteligencia Artificial que ha sido entrenado durante 39 años con datos meteorológicos globales.
Pangu-Weather puede predecir el tiempo mundial con hasta una semana de antelación y ha demostrado una precisión comparable al mejor sistema numérico de predicción meteorológica del mundo. Además, es 10.000 veces más rápido en términos de velocidad de simulación con la misma resolución espacial.
El segundo método, llamado NowcastNet, combina reglas físicas y aprendizaje profundo para la predicción inmediata de precipitaciones. Este sistema puede predecir precipitaciones a corto plazo, hasta seis horas de antelación, lo que proporciona información detallada del clima actual. NowcastNet utiliza observaciones de radar de Estados Unidos y China y ha demostrado ser eficaz en la predicción de fenómenos de precipitación extrema, que antes eran difíciles de prever.
Si bien estos nuevos enfoques muestran un gran potencial en la predicción meteorológica, Nature señala que se requiere una evaluación más profunda por parte de la comunidad tradicional de predicción meteorológica antes de considerar su implementación en sustitución o complemento de los sistemas existentes.
La Inteligencia Artificial está demostrando su capacidad para acelerar la predicción meteorológica y abordar fenómenos que antes eran desafiantes. Aunque los métodos numéricos de predicción meteorológica siguen siendo los más precisos en la actualidad, la Inteligencia Artificial ofrece nuevas posibilidades para mejorar y agilizar la predicción del tiempo.
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