Aunque la inteligencia artificial (IA) enfrenta críticas por el elevado consumo energético de sus centros de datos y su impacto ambiental, los meteorólogos destacan su utilidad para anticipar huracanes, uno de los fenómenos naturales más peligrosos e impredecibles.

El Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos (NHC, por sus siglas en inglés) comenzó a utilizar el año pasado una herramienta desarrollada por Google DeepMind. Actualmente, ambas instituciones colaboran en el desarrollo de un nuevo modelo para mejorar los pronósticos meteorológicos.

Esta cooperación cobra especial relevancia en un año marcado por uno de los fenómenos de El Niño más intensos jamás registrados, que ha provocado un número récord de huracanes en el Pacífico. Además, el mes pasado el sureste de Estados Unidos enfrentó el huracán Isaías, formado en el Atlántico.

¿Cómo utiliza Google la IA para pronosticar huracanes?

Ferran Alet, investigador de DeepMind encargado de estudiar los huracanes, explicó que Google todavía no ha desarrollado una herramienta diseñada específicamente para estos fenómenos. Por ello, los científicos han recurrido a modelos que ya se utilizan para realizar pronósticos meteorológicos diarios.

“El mayor desafío para nosotros son los fenómenos meteorológicos extremos”, declaró a Afp.

“Una vez superado ese reto, todo lo demás se dará por sí solo”, añadió.

Antes de incorporar la inteligencia artificial, el NHC utilizaba diferentes sistemas para anticipar el comportamiento de los ciclones tropicales. Entre ellos se encuentran:

• Modelos dinámicos: utilizan supercomputadoras para resolver ecuaciones de mecánica de fluidos y termodinámica que describen el comportamiento de la atmósfera.
• Modelos estadísticos: analizan relaciones históricas entre el comportamiento de las tormentas y variables como su ubicación y fecha.
• Modelos híbridos: combinan principios físicos con herramientas estadísticas.

A diferencia de estos métodos, los modelos de inteligencia artificial procesan enormes cantidades de datos y pueden identificar patrones mucho más complejos, lo que permite mejorar la precisión de las predicciones.

La inteligencia artificial puede anticipar huracanes con un día de ventaja

De acuerdo con un artículo publicado en la revista científica Nature, los modelos meteorológicos basados en inteligencia artificial consiguen anticiparse, en promedio, un día a los sistemas tradicionales.

Esto significa que los pronósticos a tres días pueden alcanzar actualmente un nivel de confiabilidad similar al que antes ofrecían los modelos convencionales para un periodo de dos días.

Uno de los ejemplos es el huracán Isaías, cuya posible evolución a ciclón tropical fue calculada por DeepMind hasta una semana antes de que se formara.

Además, el modelo tiene la capacidad de generar hasta mil escenarios posibles para cada ciclón, así como realizar pronósticos sobre las precipitaciones, la trayectoria y la intensidad de las tormentas.