Durante el monzón, o incluso de otro modo, ha habido innumerables ocasiones en las que hemos salido de nuestras casas sin un paraguas solo para encontrarnos con la lluvia sorprendiéndonos. Para agregar a nuestros problemas, en los días, incluso los pronósticos del tiempo han sido malos para predecir las posibilidades de lluvia y nos han defraudado miserablemente. Ahora, los científicos del laboratorio de Londres propiedad de Google, DeepMind, han desarrollado un sistema de pronóstico basado en inteligencia artificial (IA) que, afirman, puede decir con mayor precisión que los sistemas existentes si hay alguna probabilidad de lluvia en las próximas dos horas.
Para desarrollar el sistema de “predicción inmediata” basado en IA, los científicos de DeepMind se han asociado con los meteorólogos que trabajan en el centro operativo 24 horas al día, 7 días a la semana en Met Office (el servicio nacional de meteorología del Reino Unido).
El informe del estudio se publicó en la revista Nature. Dice que el pronóstico de lluvia de alta resolución con hasta dos horas de anticipación, conocido como pronóstico inmediato de precipitación, es crucial y agrega que cuatro observaciones de radar consecutivas de los últimos 20 minutos se utilizan como contexto para que un generador calcule si se espera lluvia. en los próximos 90 minutos.
El informe también establece que “utilizando medidas estadísticas, económicas y cognitivas”, el sistema “proporciona una mejor calidad de pronóstico, consistencia de pronóstico y valor de pronóstico, proporcionando predicciones rápidas y precisas a corto plazo en tiempos de entrega donde los métodos existentes tienen dificultades”.
Para entrenar y evaluar modelos de pronóstico inmediato en el Reino Unido, el sistema utilizó compuestos de radar recolectados cada cinco minutos entre el 1 de enero de 2016 y el 31 de diciembre de 2019. El informe indicó que el modelo del equipo de DeepMind proporcionó “una mejor calidad de pronóstico, consistencia de pronóstico y pronóstico valor ”, y,“ utilizando una evaluación sistemática por más de 50 meteorólogos expertos ”, fue precisa en el 89 por ciento de los casos frente a dos sistemas de predicción de lluvia existentes.
Sin embargo, el informe también establece que existen desafíos para este enfoque de predicción probabilística. Aunque, a través de la evaluación meteorológica, el sistema demostró ser bueno en predicciones hábiles en comparación con otras soluciones, “la predicción de fuertes precipitaciones en tiempos de espera prolongados sigue siendo difícil para todos los enfoques”. Pero los científicos esperan que su “trabajo sirva como base para nuevos datos, códigos y métodos de verificación, así como para una mayor integración del aprendizaje automático y la ciencia ambiental en la predicción de conjuntos más grandes de variables ambientales, lo que hace posible que ambos proporciones competitivas verificación y utilidad operativa ”.
