Mañana saldrá el sol. Y no hace falta que apuestes nada para saber que así será. El equipo DeepMind de Google lanzó su nuevo modelo de predicción del clima esta semana, superior al mejor modelo tradicional de pronósticos cuando se le sometió a pruebas.
El modelo de IA generativa se llama GenCast, y es un modelo de difusión como los que tienen las populares herramientas de IA como Midjourney, DALL-E3 y Stable Diffusion. Basándose en las pruebas efectuadas, GenCast es mejor para pronosticar clima extremo, el movimiento de las tormentas tropicales y la fuerza de las ráfagas de viento en grandes extensiones de la Tierra. La conversación del equipo sobre GenCast se publicó en Nature esta semana.
El punto en que GenCast se diferencia de otros modelos de difusión es que (obviamente) se centra en el clima y se ha “adaptado a la geometría esférica de la Tierra”, como lo describen un par de co-autores del trabajo en el posteo del blog de DeepMind.
En lugar de ingresar consignas como “ pinta un perro salchicha al estilo de Salvador Dalí”, lo que se ingresa en GenCast es el estado más reciente del clima, y el modelo luego lo usa para generar una distribución de probabilidades de futuros escenarios climáticos.
¿Cómo funciona?
Los modelos tradicionales de predicción del clima como el ENS, principal modelo del Centro Europeo de Pronósticos Climáticos de Mediano Alcance, elaboran sus pronósticos resolviendo ecuaciones de la física.
“Estos modelos tradicionales tienen la limitación de que las ecuaciones que resuelven son solo aproximaciones de la dinámica atmosférica”, le dijo a Gizmodo en un e-mail Ilan Price, científico de investigación en Google DeepMind, y principal autor de los últimos hallazgos del equipo.
Las primeras semillas de GenCast se plantaron en 2022, pero el modelo publicado esta semana incluye cambios en la arquitectura y una configuración mejorada de difusión que hizo que el modelo esté mejor entrenado para predecir el clima en la Tierra, incluyendo eventos climáticos extremos con una anticipación de hasta 15 días.
GenCast no se limita a aprender patrones/dinámicas que ya se conocen con exactitud y pueden anotarse en una ecuación”, añadió Price. “En cambio, tiene la oportunidad de aprender relaciones y dinámicas más complejas directamente a partir de los datos, y por eso GenCast funciona mejor que los modelos tradicionales”.
Google ha estado trabajando en la predicción del clima durante un tiempo y en los últimos años ha dado pasos importantes hacia una forma más precisa de pronosticar, mediante el uso de métodos de IA.
El año pasado los científicos de DeepMind – algunos fueron co-autores del nuevo trabajo – lanzaron GraphCast, un método basado en el aprendizaje automático que funcionó mejor que los modelos de predicción climática de mediano alcance ya existentes, en el 90% de los objetivos que se usaron al probarlo. Hace cinco meses un equipo conformado mayormente por investigadores de DeepMind publicó NeuralGCM, un modelo híbrido de predicción climática que combinaba la predicción climática basada en la física con componentes de aprendizaje automático.
Este artículo ha sido traducido de Gizmodo US por Lucas Handley. Aquí podrás encontrar la versión original.
