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Google invierte para mejorar la predición del tiempo con Inteligencia Artificial

predicción del tiempo

Hace unos días comenté algunos usos de la Inteligencia Artificial desconocidos para la mayoría: los aplicables a combatir el cambio climático. Uno de ellos era la previsión del tiempo, y preciosamente ahora Google nos comenta los pasos que está dando en este sentido.

Han estado utilizando la investigación de inteligencia artificial para desarrollar nuevos métodos para comprender y predecir el clima, incluyendo el pronóstico de precipitación hiperlocal para respaldar la toma de decisiones personales precisas, el pronóstico de inundaciones en India y Bangladesh, y métodos computacionales que pueden ayudar a mejorar la precisión del pronóstico.

Se han asociado con instituciones que brindan pronósticos y tecnología, y ahora anuncian que han comenzado a trabajar con el Servicio de Información y Satélites (NESDIS) de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) para explorar los beneficios de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para mejorar el uso de la NOAA de datos satelitales y ambientales.

El objetivo es ampliar el monitoreo ambiental, el pronóstico del tiempo y la investigación climática de NOAA utilizando la infraestructura de Google Cloud. Usarán muchos datos satelitales y ambientales que la NOAA recopila para mejorar la predicción de eventos climáticos extremos, como huracanes y tornados.

Pero no ha sido la única asociación reciente, en agosto anunciaron la creación del Instituto de Inteligencia Artificial para la Investigación sobre IA confiable en clima, y oceanografía costera (AI2ES), junto con la Universidad de Oklahoma. Es una institución que incluye siete instituciones académicas, con investigadores de las ciencias atmosféricas y oceánicas y la comunicación de riesgos para desarrollar tecnología de IA confiable para abordar las preocupaciones en la predicción de peligros meteorológicos, climáticos y costeros.

Es un tema difícil de tratar, una «ciencia de momento no exacta», ya que son tantas las variables que influyen en la variación del tiempo que es imposible simularlo a la perfección para obtener conclusiones exactas, pero la IA puede ayudar con datos más relevantes, con estadísticas que ofrezcan una mayor puntería que la obtenida ahora en los informes diarios.

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