Un model d'intel·ligència artificial desenvolupat per Microsoft pot predir amb precisió el clima i la contaminació de l'aire a tot el món en menys d'un minut. Anomenat Aurora, supera altres eines com GraphCast de Google DeepMind i FourCastNet de Nvidia. Però, per què les previsions meteorològiques, massa sovint, presenten errors? Aquesta eina hauria de permetre millorar la precisió i l'eficiència dels esdeveniments meteorològics, especialment els desastres naturals, mitjançant l'anàlisi de 1.300 milions de dades atmosfèriques. Aurora presenta un nou enfocament de la previsió meteorològica que podria transformar la nostra capacitat de predir i mitigar els impactes dels esdeveniments extrems, inclòs la possibilitat d'anticipar l'escalada dramàtica d'un esdeveniment com la darrera tempesta Ciarán.
Predir i evitar desastres
Aurora es basa en un transformador 3D equipat amb codificadors i descodificadors, a partir del sistema Perceiver. En la fase de prèvia, el model analitza múltiples conjunts de dades atmosfèriques amb diferents resolucions i nivells de pressió, optimitzant la pèrdua. A continuació, el model es perfecciona mitjançant la tecnologia d'adaptació de rang baix (LoRA) per adaptar-se a tasques específiques de previsió. Microsoft ja ha realitzat més d'un milió d'hores de diverses simulacions meteorològiques i climàtiques.
Microsoft afirma que Aurora és 5.000 vegades més ràpida que els models meteorològics tradicionals com el Sistema Integrat de Previsió (IFS). A més, Aurora pot predir diferents factors atmosfèrics, com la temperatura, la velocitat del vent, però també el nivell de contaminació de l'aire (del sistema de monitorització del programa europeu Copernicus ) i les concentracions de gasos d'efecte hivernacle. Aleshores, es poden obtenir previsions meteorològiques de 5 dies de contaminació atmosfèrica global i de 10 dies en menys d'un minut. No obstant, Aurora pot resultar útil en regions del món on les dades atmosfèriques són rares, com ara països en desenvolupament i zones polars. La presentació d'aquest nou model d'IA arriba uns dies després que el servei meteorològic "Meteo" de Microsoft fos nomenat "el proveïdor de previsió meteorològica més precisa del món" pel ForecastWatch Institute.
Altres rivals de Microsoft
El gegant de la informàtica, però, no és l'únic a entrar en la carrera per les millors previsions meteorològiques: a principis d'abril, Huawei va presentar Zhiji, el seu model d'IA generativa capaç de proporcionar previsions de 5 dies amb precisió d'uns 3 quilòmetres. IBM també va anunciar el desembre passat que estava desenvolupant un model de fundació en col·laboració amb la NASA per tal de deduir la dinàmica de l'atmosfera. Google DeepMind està treballant en el tema amb GraphCast, un model d'aprenentatge profund que ha analitzat 36,7 milions de paràmetres de 40 anys de dades meteorològiques.