El equipo DeepMind de Google ha presentado GenCast, un modelo de pronóstico meteorológico impulsado por IA, que afirma superar al sistema operativo de pronóstico líder a nivel mundial, el ENS del Centro Europeo para Predicciones Meteorológicas de Plazo Medio. Según un estudio publicado en Nature, GenCast demostró una precisión superior en el 97.2% de los escenarios evaluados en comparación con ENS.
GenCast utiliza un enfoque de conjunto probabilístico, generando más de 50 escenarios meteorológicos potenciales para modelar distribuciones de probabilidad complejas del clima futuro. Este método contrasta con los modelos deterministas tradicionales, ofreciendo predicciones más robustas para eventos como olas de calor extremo, vientos fuertes y ciclones tropicales.
Entrenado con cuatro décadas de datos meteorológicos globales, GenCast puede ofrecer pronósticos de alta resolución (0.25°) a 15 días en solo 8 minutos utilizando la infraestructura Cloud TPU de Google. El modelo también se está integrando en Google Search y Google Maps, con planes para lanzar pronósticos en tiempo real e históricos que ayuden a investigadores y otros sectores.
DeepMind describe a GenCast como un avance significativo en la predicción del tiempo, especialmente para mejorar las previsiones de fenómenos meteorológicos extremos. Ofrece una alternativa más rápida y eficiente a los métodos tradicionales basados en física, apoyando aplicaciones como la respuesta ante desastres y la planificación de energías renovables.
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