El uso de la inteligencia artificial se encuentra presente en distintos ámbitos de la vida cotidiana, desde la elaboración de una lista de supermercado hasta consultarle sobre el pronóstico del tiempo. En este sentido, el mundo de la meteorología dio un paso trascendental: la creación del Deep Learning Earth System Model (DLESyM).
Se trata de un nuevo modelo climático y meteorológico que usa redes neuronales profundas para simular las interacciones complejas de la atmósfera y los océanos de la Tierra. Fue desarrollado por un equipo liderado por Nathaniel Cresswell-Clay de la Universidad de Washington.
¿Cómo funciona el nuevo modelo climático y meteorológico?
Con este modelo de inteligencia artificial se pueden simular 1000 años completos del sistema climático terrestre en menos de 12 horas. Para ello usa una fracción mínima de la energía que requieren las supercomputadoras tradicionales. En este sentido, el DLESyM está diseñado para ser más eficiente y preciso computacionalmente que los modelos numéricos tradicionales, logrando resultados competitivos con mucho menos tiempo y consumo de energía.
Especialistas señalan que se trata no solo de una mejora incremental, sino de un cambio paradigmático que allana el camino para democratizar la investigación climática de alta precisión. Además, durante su desarrollo demostró un rendimiento excelente en la simulación de patrones climáticos observados, generando pronósticos realistas a corto plazo y proyectando una variabilidad climática a largo plazo.
Ha demostrado un excelente rendimiento en la simulación de patrones climáticos observados, la generación de pronósticos meteorológicos realistas a corto plazo y la proyección precisa de la variabilidad climática a largo plazo a lo largo de siglos.
¿Qué significa este nuevo modelo?
Una de las características trascendentales del modelo DLESyM, es que marca un antes y un después en la predicción climática al superar a los sistemas tradicionales con un 99% menos de consumo energético y una precisión sin precedentes en fenómenos meteorológicos extremos.
Las simulaciones tradicional de 1000 años podrían necesitar cuatro meses de tiempo de supercomputadora, DLESyM completa la misma tarea en horas usando hardware convencional. Este nuevo modelo utiliza inteligencia artificial para simular condiciones meteorológicas con pocos recursos, diferenciándose de las herramientas actuales.
A diferencia de los modelos tradicionales que requieren formular explícitamente cada proceso físico mediante ecuaciones, el aprendizaje profundo permite que el sistema descubra automáticamente las relaciones complejas entre variables climáticas, capturando dinámicas emergentes que los científicos aún no comprenden completamente.
¿Qué fenómenos puede replicar el nuevo modelo?
El DLESyM puede simlar fenómenos críticos como:
- Ciclones tropicales: los simula con una fidelidad espacial y temporal.
- Monzones: este sistema es crucial para la agricultura. El DLESyM captura las sutiles interacciones entre océanos, atmósfera y patrones de circulación. También replica la intensidad promedio y la variabilidad interanual que puede determinar los años de sequía o inundaciones catastróficas.
- Eventos de bloqueo atmosférico: son los responsables de olas de calor extremas y sequías prolongadas. Se tratan de fenómenos difíciles de simular, pero el DLESyM puede hacerlo en el hemisferio norte y muestra mejoras en regiones donde los modelos tradicionales siempre han tenido dificultades.
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