Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Microsoft puede predecir con precisión el clima y la contaminación del aire en todo el mundo en menos de un minuto. Llamado Aurora, supera otras herramientas como GraphCast de Google DeepMind y FourCastNet de Nvidia. ¿Sin embargo, por qué las previsiones meteorológicas, demasiado a menudo, presentan errores? Esta herramienta tendría que permitir mejorar la precisión y la eficiencia de los acontecimientos meteorológicos, especialmente los desastres naturales, mediante el análisis de 1.300 millones de datos atmosféricos. Aurora presenta un nuevo enfoque de la previsión meteorológica que podría transformar nuestra capacidad de predecir y mitigar los impactos de los acontecimientos extremos, incluida la posibilidad de anticipar la escalada dramática de un acontecimiento como la última tormenta Ciarán.
Predecir y evitar desastres
Aurora se basa en un transformador 3D equipado con codificadores y descodificadores, a partir del sistema Perceiver. En la fase previa, el modelo analiza múltiples conjuntos de datos atmosféricos con diferentes resoluciones y niveles de presión, optimizando la pérdida. A continuación, el modelo se perfecciona mediante la tecnología de adaptación de rango bajo (LoRA) para adaptarse a tareas específicas de previsión. Microsoft ya ha realizado más de un millón de horas de varias simulaciones meteorológicas y climáticas.
Microsoft afirma que Aurora es 5.000 veces más rápida que los modelos meteorológicos tradicionales, como el Sistema Integrado de Previsión (IFS). Además, Aurora puede predecir diferentes factores atmosféricos, como la temperatura, la velocidad del viento, pero también el nivel de contaminación del aire (del sistema de monitorización del programa europeo Copernicus) y las concentraciones de gases de efecto invernadero. Entonces, se pueden obtener previsiones meteorológicas de 5 días de contaminación atmosférica global y de 10 días en menos de un minuto. No obstante, Aurora puede resultar útil en regiones del mundo donde los datos atmosféricos son raros, como países en desarrollo y zonas polares. La presentación de este nuevo modelo de IA llega unos días después de que el servicio meteorológico "Meteo" de Microsoft fuera nombrado "el proveedor de previsión meteorológica más precisa del mundo" por el ForecastWatch Institute.
Otros rivales de Microsoft
El gigante de la informática, sin embargo, no es el único a entrar en la carrera para las mejores previsiones meteorológicas: a principio de abril, Huawei presentó Zhiji , su modelo de IA generativa capaz de proporcionar previsiones de 5 días con precisión de unos 3 kilómetros. IBM también anunció el diciembre pasado que estaba desarrollando un modelo de fundación en colaboración con la NASA con el fin de deducir la dinámica de la atmósfera. Google DeepMind finalmente está trabajando en el tema con GraphCast, un modelo de aprendizaje profundo que ha analizado 36,7 millones de parámetros de 40 años de datos meteorológicos.