La Inteligencia Artificial podría salvar vidas advirtiéndonos antes de los fenómenos meteorológicos peligrosos que los sistemas de pronóstico tradicionales. La alerta temprana de fenómenos meteorológicos extremos, como tormentas, inundaciones y olas de calor, da a las comunidades un tiempo crucial para prepararse. Aunque las previsiones meteorológicas se han hecho mucho más precisas a lo largo de los años, ahora la capacidad de la IA para analizar rápidamente sucesos pasados puede llevar esto a un nuevo nivel. Por ejemplo, GraphCast (creado por Google) predijo dónde tocaría tierra un reciente huracán tres días antes que los métodos existentes. 

 

La predicción meteorológica tradicional implica tomar constantemente medidas de cientos de factores: presión atmosférica, temperatura, velocidad del viento, humedad, etc.. Estos datos proceden de muchas fuentes, como estaciones meteorológicas, satélites, globos y boyas en el océano. Incluso utilizan lecturas tomadas por sensores en las narices de los aviones comerciales. Esta montaña de datos se introduce en un superordenador capaz de procesar cuatrillones de cálculos por segundo. Estas complejas ecuaciones se utilizan para simular lo que ocurrirá en la atmósfera de la Tierra con el fin de predecir cómo cambiará y evolucionará el clima. Este método tradicional tiene mucho éxito, pero analizar tantos datos lleva mucho tiempo. Por eso, incluso con la ayuda de supercomputadoras, el pronóstico tradicional puede ser demasiado lento para dar una advertencia útil. 

 

La IA tiene un enfoque completamente diferente que produce previsiones en menos de un minuto, utilizando una fracción de la potencia de cálculo sin intentar modelizar todos los factores que ocurren en el mundo. En su lugar, ha aprendido cantidades ingentes de datos meteorológicos históricos y utiliza estos conocimientos para predecir cómo evolucionarán los patrones meteorológicos actuales. Como la IA no intenta resolver ecuaciones complejas, puede hacer sus previsiones muy rápidamente, y a pesar de que no son tan detalladas como las previsiones tradicionales, son mejores para predecir fenómenos graves y también para seguir la trayectoria de las grandes tormentas. Los expertos afirman que los modelos de IA como GraphCast están pensados para trabajar junto a las previsiones tradicionales, no para sustituirlas. "El rápido rendimiento de los modelos de IA es crucial para predecir con rapidez fenómenos graves, pero seguimos necesitando el enfoque tradicional para recopilar la información que entrena al modelo".