La IA en meteorología ha comenzado a transformar cómo entendemos y anticipamos el comportamiento atmosférico. Dos modelos recientes están marcando el paso: Aurora, de Microsoft, y GraphCast, de Google DeepMind. Estas tecnologías buscan mejorar la precisión, rapidez y accesibilidad en la predicción del clima.
¿Por qué importa una mejor predicción?
Actualmente, las predicciones más fiables solo cubren hasta tres días. Esto se debe a la enorme complejidad de los sistemas atmosféricos. Sin embargo, con el uso de inteligencia artificial, se espera superar esta barrera.
Microsoft asegura que Aurora predice huracanes, calidad del aire y olas oceánicas mejor que los modelos tradicionales en el 92% de los casos.
Modelos como Aurora y GraphCast cambian el juego
Aurora fue entrenado en solo ocho semanas. Utiliza millones de datos atmosféricos y aprende directamente de observaciones reales. GraphCast, por su parte, puede generar un pronóstico de 10 días en menos de un minuto y ha superado a sistemas como el del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas.
Además, IBM y la ESA han lanzado TerraMind, que incorpora datos satelitales, perfiles de elevación y más. Este sistema incluso puede rastrear polución oceánica y detectar especies invasoras.
Más allá del pronóstico: prevención y sostenibilidad
Esta innovación no solo mejora los pronósticos. También permite prever desastres naturales, optimizar cultivos y planear infraestructuras. Como resultado, se salvan vidas y se reducen enormes pérdidas económicas. Las tecnologías emergentes en Latinoamérica también podrían beneficiarse de estas soluciones, haciendo más resilientes a nuestras ciudades y comunidades.
Conclusión
La inteligencia artificial ya no es solo una herramienta de automatización. Hoy, representa una pieza clave para entender el clima y prevenir catástrofes. La IA en meteorología es una muestra clara de cómo la tecnología puede servir al bienestar colectivo y a un futuro más seguro.
