Nvidia ha presentado nuevos modelos de inteligencia artificial para pronóstico meteorológico que prometen revolucionar la precisión y velocidad de las predicciones del tiempo. La compañía anunció el lunes en la reunión de la Sociedad Meteorológica Americana en Houston tres herramientas del sistema Earth-2, incluyendo el modelo Earth-2 Medium Range, que según Nvidia supera al modelo GenCast de Google DeepMind en más de 70 variables meteorológicas. Estos avances llegan en un momento crítico, justo cuando una fuerte tormenta invernal azota gran parte de Estados Unidos.
Los nuevos modelos de pronóstico meteorológico utilizan arquitecturas transformer simplificadas basadas en la nueva plataforma Atlas de Nvidia. Según declaró Mike Pritchard, director de simulación climática de la compañía, durante una conferencia de prensa, este enfoque representa un retorno a la simplicidad y se aleja de las arquitecturas de inteligencia artificial especializadas tradicionales.
Tres Modelos Complementarios para Predicciones Más Precisas
El sistema Earth-2 de Nvidia incluye tres nuevos modelos diseñados para diferentes necesidades de pronóstico meteorológico. El modelo Medium Range proporciona predicciones de mediano plazo con una precisión que supera a GenCast, la herramienta lanzada por Google DeepMind en diciembre de 2024. Tradicionalmente, los pronósticos meteorológicos han dependido de simulaciones físicas basadas en observaciones del mundo real, pero los modelos de inteligencia artificial representan una adición relativamente reciente al campo.
El modelo Nowcasting genera predicciones a corto plazo de cero a seis horas hacia el futuro, enfocándose en ayudar a los meteorólogos a anticipar los impactos de tormentas y otros fenómenos climáticos peligrosos. Según explicó Pritchard, este modelo está entrenado directamente con observaciones satelitales geoestacionarias disponibles globalmente, en lugar de depender de resultados de modelos físicos específicos de cada región.
Esta característica permite que el sistema Nowcasting pueda adaptarse a cualquier lugar del planeta con buena cobertura satelital. El enfoque resulta especialmente útil para gobiernos de estados y países más pequeños que necesitan comprender cómo los sistemas meteorológicos severos podrían afectar sus territorios.
Reducción Significativa del Tiempo de Procesamiento
El tercer componente, el modelo Global Data Assimilation, utiliza datos de fuentes como estaciones meteorológicas y globos sonda para producir instantáneas continuas de las condiciones climáticas en miles de ubicaciones alrededor del mundo. Estas instantáneas sirven como puntos de partida para que los modelos meteorológicos realicen sus predicciones.
Tradicionalmente, estas instantáneas han requerido enormes cantidades de poder computacional antes de que pudiera comenzar el trabajo de pronóstico meteorológico. Pritchard señaló que este proceso consume aproximadamente el 50% de la carga total de supercomputación del pronóstico tradicional del tiempo. Sin embargo, el nuevo modelo puede completar este trabajo en minutos utilizando GPUs, en lugar de las horas que requieren las supercomputadoras convencionales.
Democratización del Acceso a Herramientas Avanzadas
Los tres nuevos modelos se unen a dos existentes en el portafolio de Nvidia: CorrDiff, que utiliza pronósticos de grano grueso para generar predicciones de alta resolución rápidamente, y FourCastNet3, que modela variables meteorológicas individuales como temperatura, viento y humedad. Según Nvidia, algunos de estos modelos ya están siendo utilizados por meteorólogos en Israel y Taiwán, mientras que The Weather Company y Total Energies están evaluando el sistema Nowcasting.
Pritchard enfatizó que los nuevos modelos deberían proporcionar a más usuarios acceso a potentes herramientas de pronóstico meteorológico, que históricamente han sido dominio de países más ricos y grandes corporaciones con fondos para pagar el costoso tiempo de supercomputadora. La compañía afirma que estas herramientas proporcionan los bloques de construcción fundamentales utilizados por servicios meteorológicos nacionales, empresas de servicios financieros, compañías energéticas y cualquier organización que desee construir y refinar modelos de pronóstico.
El director de Nvidia también destacó la importancia de la soberanía en materia meteorológica, señalando que para muchos países el clima es un asunto de seguridad nacional. Mientras algunos usuarios pueden optar por suscribirse a sistemas centralizados de pronóstico empresarial, otros gobiernos necesitan mantener control sobre sus capacidades de predicción meteorológica. Los próximos meses revelarán más detalles sobre la arquitectura Atlas y determinarán qué tan ampliamente se adoptarán estos modelos en la comunidad meteorológica internacional.