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Google GenCast presentó el miércoles su modelo de predicción meteorológica utilizando inteligencia artificial (IA). El modelo de IA fue desarrollado por la división de investigación de IA del gigante tecnológico de Mountain View, Google DeepMind. Los investigadores de la compañía también publicaron un artículo sobre la tecnología destacando sus capacidades en el pronóstico del tiempo a mediano plazo. La compañía afirma que el sistema pudo superar a los modelos de pronóstico existentes en términos de precisión y exactitud. En particular, GenCast puede predecir el tiempo para los próximos 15 días con una precisión de 0,25°C.
Características de Google GenCast
en un Publicación de blogGoogle DeepMind ha detallado su nuevo modelo de conjunto de IA de alta resolución. Destacando la capacidad de GenCast para proporcionar pronósticos meteorológicos diarios y eventos extremos, afirmó que era capaz de funcionar mejor que el sistema de conjunto (ENS) del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF). Rendimiento del modelo ahora publicado En la revista Naturaleza.
En particular, en lugar de utilizar el enfoque determinista tradicional para el pronóstico del tiempo, GenCast utiliza un enfoque probabilístico. Los modelos de pronóstico del tiempo basados en el enfoque determinista producen un pronóstico único y específico para un conjunto dado de condiciones iniciales y se basan en ecuaciones precisas de la física y la química de la atmósfera.
Por otro lado, los modelos basados en el enfoque probabilístico generan múltiples resultados posibles al simular un conjunto de condiciones iniciales y parámetros del modelo. Esto también se llama pronóstico por conjuntos.
Google DeepMind Destacó que GenCast es un modelo de propagación que se adapta a la geometría esférica de la Tierra, generando la compleja distribución de probabilidad de escenarios climáticos futuros. Para entrenar el modelo de IA, los investigadores proporcionaron cuatro décadas de datos meteorológicos históricos del archivo ERA5 del ECMWF. Así, al modelo se le enseñaron los patrones climáticos globales con una precisión de 0,25 grados Celsius.
En el artículo publicado, Google evaluó el rendimiento de GenCast entrenándolo con datos históricos hasta 2018 y luego le pidió que hiciera predicciones para 2019. Se utilizaron un total de 1320 combinaciones de diferentes variables en diferentes períodos de tiempo y los investigadores descubrieron que GenCast era más preciso que ENS en el 97,2 por ciento de estos objetivos, y el 99,8 por ciento en períodos de tiempo de más de 36 horas.
En particular, Google DeepMind anunció que publicará el código, los pesos y los pronósticos del modelo GenCast AI para apoyar a la comunidad de pronóstico del tiempo.
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