Revolución en el ECMWF: une su modelo de IA a sus pronósticos basados en la física, estas son las razones
El ECMWF ha anunciado el lanzamiento de AIFS, un modelo de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial que supera los métodos tradicionales en precisión y eficiencia, marcando una revolución en la meteorología.
El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) ha dado un paso histórico en meteorología al lanzar el Sistema de Previsiones de Inteligencia Artificial (AIFS) el pasado 25 de febrero. El nuevo modelo funcionará en paralelo con el tradicional Sistema Integrado de Pronóstico (IFS) basado en la física, aportando avances significativos en la predicción numérica del tiempo.
El sistema de predicción de inteligencia artificial (AIFS)
El diagrama de flujo a continuación proporciona un resumen de cómo se desarrolló el modelo. Los pasos descritos en la imagen son los siguientes.
- Observar: el ECMWF recopila 800 millones de observaciones de la atmósfera de la Tierra cada día. Estas observaciones incluyen variables como la temperatura, el viento y otros parámetros meteorológicos, provenientes de diversas fuentes, como satélites, boyas oceánicas y estaciones terrestres.
- Absorber: de este total, 60 millones de observaciones pasan por un riguroso control de calidad y son procesadas por el Sistema Integrado de Pronóstico (IFS), que se basa en ecuaciones físicas. Este sistema tradicional ha sido la base de las predicciones meteorológicas numéricas.
- Modelo: los datos seleccionados alimentan a AIFS, un modelo basado en IA que aprende a predecir el tiempo mediante el análisis de patrones climáticos históricos. En lugar de resolver directamente ecuaciones físicas complejas, utiliza el aprendizaje automático para generar predicciones de manera eficiente y rápida .
- Previsión: AIFS ya está operativo en la versión AIFS Single, que genera previsiones deterministas individuales; el siguiente paso será AIFS ENS , que utilizará un conjunto de modelos (previsión de conjunto ) para producir múltiples escenarios y mejorar la fiabilidad de las previsiones.
AIFS fue entrenado utilizando un extenso archivo de datos meteorológicos , que contiene registros horarios desde 1979 hasta el presente. Durante el entrenamiento, el modelo aprendió de estos datos históricos y pasó por un proceso continuo de ajustes y correcciones para mejorar su precisión .
Precisión y sostenibilidad superiores
AIFS supera a los modelos tradicionales en una variedad de métricas, incluidas las predicciones de trayectorias de ciclones tropicales (huracanes), con ganancias de hasta un 20% en precisión. El modelo también destaca por su alto rendimiento computacional, reduciendo alrededor de 1.000 veces el consumo energético necesario para generar pronósticos, lo que supone un importante avance en la sostenibilidad de las operaciones meteorológicas.
A diferencia de los modelos convencionales, que utilizan ecuaciones físicas complejas, AIFS emplea aprendizaje automático para interpretar patrones climáticos a partir de grandes volúmenes de datos históricos. Cada seis horas, el modelo recibe datos de múltiples fuentes, incluidos satélites, boyas oceánicas y estaciones terrestres, y genera pronósticos a corto y mediano plazo.
Impacto y aplicabilidad
AIFS es el primer modelo abierto y operativo basado en IA que proporciona pronósticos detallados para una amplia gama de variables atmosféricas, como temperatura, viento y diferentes tipos de precipitaciones. Con un espaciado de cuadrícula de 28 km, proporciona pronósticos precisos para sectores como la energía renovable, ayudando a estimar la radiación solar y las velocidades del viento en las turbinas eólicas.
La Directora General del ECMWF, Florence Rabier, destacó la importancia de esta innovación:
"Este hito transformará la ciencia meteorológica, demostrando nuestro compromiso con la innovación en la previsión meteorológica y la colaboración entre los 35 países del ECMWF".
Con este nuevo enfoque, el centro refuerza su posición de liderazgo mundial en predicción meteorológica, al tiempo que allana el camino para modelos cada vez más eficientes y accesibles. ECMWF es el organismo de confianza de Meteored.
El futuro de las predicciones basadas en IA
El lanzamiento de AIFS Single, una versión inicial del modelo que genera pronósticos deterministas individuales, es solo el comienzo. El ECMWF planea mejorar sus capacidades para pronosticar diferentes escenarios meteorológicos a través de un sistema de pronóstico por conjuntos. También se está desarrollando un enfoque híbrido que combina inteligencia artificial con modelos físicos tradicionales, abriendo nuevas posibilidades para la meteorología.
Con soporte operativo 24 horas al día, 7 días a la semana y una colaboración activa con los servicios meteorológicos nacionales, AIFS promete revolucionar la previsión meteorológica, mejorando la seguridad y la planificación en múltiples sectores de la sociedad.
Referencia de la noticia:
Las previsiones de inteligencia artificial del ECMWF entran en funcionamiento , publicadas el 25 de febrero de 2025.