Microsoft desarrolla un modelo de IA que supera a los centros meteorológicos tradicionales en precisión
Aurora predice huracanes y fenómenos extremos con mayor exactitud y menor coste computacional
Microsoft acaba de presentar algo que va a dar mucho que hablar en el mundo de la meteorología. Aurora, su nuevo sistema de inteligencia artificial, ha conseguido superar a los centros meteorológicos tradicionales en precisión al predecir huracanes, calidad del aire y otros fenómenos climáticos extremos. Los resultados, publicados en la revista científica Nature, son bastante contundentes: esta tecnología supera en el 92% de los casos al modelo del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo.
Según Science Alert, que ha recogido los resultados, Aurora consiguió predecir con cuatro días de antelación la trayectoria exacta del tifón Doksuri en 2023, mientras que los métodos oficiales situaron erróneamente la tormenta al norte de Taiwán. Un acierto así puede suponer la diferencia entre evacuar a tiempo una zona o no hacerlo, con todo lo que eso implica.
Un modelo que rompe con décadas de tradición meteorológica
Lo más llamativo de Aurora es que funciona exclusivamente con datos históricos, prescindiendo de las complejas ecuaciones físicas que han dominado la meteorología durante décadas. Este enfoque le permite generar pronósticos globales con una resolución de 10 kilómetros cuadrados para periodos de hasta 10 días, todo ello con un coste computacional "cientos de veces menor" que los sistemas tradicionales.
El modelo de Microsoft no es el único que está revolucionando este campo. Marc Andreessen ya advirtió sobre cómo la IA está transformando sectores tradicionalmente humanos, y la meteorología parece ser el siguiente en caer. Huawei desarrolló Pangu-Weather en 2023, mientras que Google presentó GenCast con capacidades similares, creando una competencia férrea entre gigantes tecnológicos.
Y no se trata solo de empresas privadas. El propio Centro Europeo de Pronósticos ya tiene operativo un modelo de IA con resolución de 30 kilómetros cuadrados y un coste 1.000 veces menor que los métodos tradicionales. Como explica Florence Rabier, directora general del ECMWF: "Nuestro primer modelo de aprendizaje es 1.000 veces más económico en tiempo de cálculo".
Estos avances llegan en un momento en el que realmente los necesitamos. Bill Gates ha destacado repetidamente la importancia de la inteligencia artificial para abordar desafíos globales, y el cambio climático está intensificando fenómenos meteorológicos extremos que requieren predicciones más precisas y rápidas. Los huracanes, sequías y olas de calor se han vuelto más frecuentes e intensos, y cada día de antelación en la predicción puede ser determinante.
La precisión de Aurora también se extiende a la predicción de calidad del aire y contaminación atmosférica, algo importante para la salud pública en ciudades con mucha densidad de población. La IA ya está demostrando su utilidad en aplicaciones médicas, y su incorporación a la meteorología podría tener impactos sanitarios significativos.
Paris Perdikaris, de la Universidad de Pensilvania, lo resume así: "Estamos al inicio de una transformación en las ciencias atmosféricas". Eso sí, Aurora aún no está comercializado y sus resultados siguen siendo experimentales. El próximo reto será integrar datos directos de satélites y estaciones meteorológicas para generar pronósticos hiperlocales que beneficien a comunidades específicas.