GRAPHCAST: PRECISIÓN SIN PRECEDENTES Y VELOCIDAD SOBRESALIENTE
En un estudio reciente publicado hoy y al que tuvo acceso TheNextWeb.com, se demostró que GraphCast supera al estándar de oro de la simulación meteorológica, el Pronóstico de Alta Resolución (HRES), en términos de precisión y rapidez. Los meteorólogos del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF) analizaron detenidamente los resultados y confirmaron la superioridad de GraphCast.PREDICCIONES DE EVENTOS EXTREMOS Y POTENCIAL DE SALVAMENTO. La implementación en vivo de GraphCast en el sitio web del ECMWF ha permitido predicciones precisas, incluso con hasta nueve días de antelación, de eventos climáticos extremos, como el huracán Lee que tocó tierra en Nueva Escocia en septiembre. En comparación con métodos de pronóstico tradicionales, GraphCast no solo fue más preciso, sino que también brindó predicciones más consistentes sobre el tiempo y el lugar exacto de llegada a tierra.
Además, GraphCast mostró la capacidad única de identificar fenómenos meteorológicos peligrosos sin ser específicamente entrenado para hacerlo. La integración de un rastreador de ciclones simple permitió al modelo prever los movimientos de los ciclones con mayor precisión que el método HRES, lo que podría tener un impacto significativo en la seguridad y la preparación para desastres.
GRAPHCAST: COMBINACIÓN DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y REDES NEURONALES. El funcionamiento de GraphCast es innovador. A diferencia de los pronósticos meteorológicos tradicionales que se basan en ecuaciones físicas complejas, GraphCast combina el aprendizaje automático con Redes Neuronales Gráficas (GNN). Esta arquitectura especializada en el procesamiento de datos estructurados espacialmente le permite al modelo ofrecer pronósticos con una resolución sin precedentes.
Entrenado con décadas de información meteorológica, incluyendo datos de monitoreo de satélites, radares y estaciones meteorológicas, GraphCast puede llenar lagunas en las observaciones y prever el clima futuro con una resolución espacial de 0.25 grados de latitud/longitud.
Perspectivas para el Futuro de la Inteligencia Artificial en Pronósticos Meteorológicos A pesar de los impresionantes resultados iniciales, GraphCast aún tiene margen para mejorar, especialmente en la predicción de la intensidad de los ciclones. Sin embargo, este modelo prometedor podría representar el comienzo de una revolución en la industria meteorológica, según Matthew Chantry, coordinador de aprendizaje automático del ECMWF.
La apertura del código fuente de GraphCast permite ahora a organizaciones y particulares experimentar con el modelo y contribuir a su perfeccionamiento. Las posibles aplicaciones de este avance son vastas y podrían extenderse a áreas aún no exploradas, desde la planificación de la energía renovable hasta la gestión del tráfico aéreo.
Comentar esta noticia