La Inteligencia Artificial te dice en qué momento exacto va a llover

Ser capaz de predecir precipitaciones intensas e inmediatas con antelación es de agradecer de cara a nuestros planes privados, pero resulta crucial para múltiples situaciones, desde las cotidianas, como asegurarnos de que nuestro hogar está adecuadamente cerrado, hasta garantizar el control del tráfico aéreo, gestionar eventos multitudinarios al aire libre, coordinar los servicios de emergencia…Y aún más cuando se dan cambios extremos con producen fuertes lluvias e inundaciones que se cobran hasta vidas humanas.

Pero hacerlo bien es difícil. Averiguar cuánta agua hay en el cielo y cuándo y dónde caerá depende de varios procesos climáticos, como los cambios de temperatura, la formación de nubes y el viento. Todos estos factores son lo suficientemente complejos por sí mismos, pero son aún más complejos cuando se toman en conjunto. Y la empresa británica de Inteligencia Artificial DeepMind, perteneciente a Google, puede pronosticarlo con una precisión de 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 de Met Office (el servicio nacional de meteorología del Reino Unido) y han desarrollado una herramienta de aprendizaje profundo llamada DGMR que puede predecir con precisión la probabilidad de lluvia en los próximos 90 minutos, uno de los desafíos más difíciles de la predicción meteorológica.

Han sido 56 expertos meteorólogos de la Met Office los que han considerado que los pronósticos de DGMR eran los mejores en una variedad de factores, incluidas sus predicciones de la ubicación, extensión, movimiento e intensidad de la lluvia, en comparación ciega con los pronósticos realizados por una simulación de física de última generación.

El pronóstico inmediato de las precipitaciones sigue siendo un desafío sustancial para los meteorólogos. Hasta ahora, las mejores técnicas de predicción existentes utilizan simulaciones informáticas masivas de la física atmosférica. Éstas funcionan bien para el pronóstico a más largo plazo, pero son menos buenas para predecir lo que sucederá en la próxima hora, lo que se conoce como pronóstico inmediato. Niall Robinson, jefe de asociaciones e innovación de productos en Met Office y coautor del estudio, afirmó que: “Los pronósticos meteorológicos pueden ser buenos o malos de muchas formas diferentes. Quizás un pronóstico obtenga precipitaciones en el lugar correcto, pero con la intensidad incorrecta, u otro obtenga la combinación correcta de intensidades, pero en los lugares incorrectos, y así sucesivamente. Hemos hecho un gran esfuerzo en esta investigación para evaluar nuestro algoritmo frente a un amplio conjunto de métricas”.

DeepMind también está ansioso por demostrar que su IA tiene aplicaciones prácticas y que es capaz de sacar provecho de sus años de resolver problemas difíciles en otras áreas.

De momento no hay planes inmediatos para poner en uso el modelo, pero los investigadores aseguran que la IA no reemplazará un día a los meteorólogos: “Se van a necesitar expertos y humanos en el circuito para que se aseguren de que lo que están entendiendo en términos de las predicciones sea sensato, y luego saber cómo comunicarlo al público”, dice Suman Ravuri, uno de los científicos investigadores en DeepMind.