La inteligencia artificial está revolucionando los campos tecnológicos tradicionales, y la predicción meteorológica es la última prueba de ello. Esta semana, el equipo de DeepMind de Google lanzó un revolucionario modelo de predicción meteorológica con inteligencia artificial llamado GenCast, y publicó sus hallazgos en la prestigiosa revista académica Nature. El rendimiento de este modelo de IA es asombroso. Los investigadores descubrieron que GenCast supera en precisión a los sistemas de pronóstico meteorológico operativos líderes a nivel mundial actuales, como el Sistema ENS del Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF). A través de la comparación con datos de 2018...

El equipo de DeepMind de Google anunció recientemente el lanzamiento de GenCast, un modelo de inteligencia artificial para la predicción meteorológica que, según afirman, supera al sistema ENS del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF). Este logro ha generado un gran interés en el campo de la meteorología. Según un artículo publicado por el equipo de DeepMind en la revista Nature, GenCast alcanza una precisión de predicción del 97.2%. Los investigadores entrenaron el modelo con datos hasta 2018 y lo evaluaron en 20...

La predicción meteorológica siempre ha sido un arte en el juego del hombre contra la naturaleza. Desde decidir si llevar un paraguas hasta la gestión de energías renovables y la respuesta a fenómenos meteorológicos extremos, nuestro deseo de información meteorológica precisa nunca se ha detenido. Sin embargo, la predicción meteorológica tradicional siempre ha estado acompañada de incertidumbre, derivada de las limitaciones de nuestra observación del sistema atmosférico y las limitaciones inherentes de los modelos de predicción. La predicción numérica del tiempo (NWP) tradicional ha dependido durante mucho tiempo de complejas ecuaciones de dinámica atmosférica, intentando mapear el estado actual del tiempo al futuro. A pesar de ello, pequeños errores iniciales a menudo se amplifican rápidamente, haciendo que las predicciones a largo plazo sean...

La startup suiza Jua ha anunciado que ha recaudado 16 millones de dólares para desarrollar modelos de inteligencia artificial (IA) fundamentales para la naturaleza. La primera aplicación de Jua se centrará en la predicción meteorológica, pero el modelo se ampliará para abordar problemas y desafíos físicos más amplios. 468Capital y Green Generation Fund lideraron la ronda de financiación, mostrando su confianza en las aplicaciones multisectoriales del modelo de Jua. Jua utiliza un nuevo enfoque para integrar datos complejos, lo que resulta en un menor coste y un mayor aprovechamiento de los recursos informáticos, con un futuro prometedor.

La inteligencia artificial está revolucionando el campo de la predicción meteorológica, proporcionando herramientas avanzadas que mejoran la precisión. Esto se logra mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos utilizando modelos meteorológicos avanzados. La IA simula y analiza eventos meteorológicos pasados, identificando patrones climáticos recurrentes para mejorar la capacidad de predecir las condiciones meteorológicas futuras. Si bien la aplicación de la IA ofrece muchas ventajas, también plantea interrogantes sobre el papel del conocimiento humano y el toque humano en la predicción meteorológica.

El ECMWF (Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio) colabora con Huawei para utilizar el modelo meteorológico PanGu de Huawei en la predicción meteorológica. El modelo meteorológico PanGu demuestra eficiencia y precisión en la predicción de trayectorias de tifones, olas de frío y calor, entre otros fenómenos meteorológicos extremos. El objetivo de Huawei es crear un marco de predicción meteorológica de IA de próxima generación utilizando el modelo meteorológico PanGu para mejorar la precisión y la velocidad de las predicciones.