Los centros meteorológicos más importantes del mundo están en estos momentos en una carrera para unir la fuerza de sus grandes modelos numéricos con la inteligencia artificial. Además de los grandes centros meteorológicos tradicionales, otras instituciones están aprovechando su experiencia en el mundo tecnológico, para implementar nuevos modelos atmosféricos que nos ayuden a mejorar los pronósticos meteorológicos.
Ya hemos hablado en otros artículos de nuevo modelo de inteligencia artificial del centro europeo (ECMWF AIFS), pero en este caso os vamos a hablar del modelo que le está compitiendo el primer lugar, precisamente al centro europeo.
El GraphCast Machine Learning Weather Prediction (MLWP) de Google DeepMind, un modelo meteorológico de aprendizaje automático que está sorprendiendo a la comunidad científica, por su capacidad de aprovechar la potencia de los modelos meteorológicos tradicionales y la inteligencia artificial.
Comparativas modelos meteorológicos
Como puedes ver en esta gráfica, actualmente el modelo de inteligencia artificial que mejor trabaja 10 días es el del centro europeo (AIFS). Su nueva versión ha mejorado a la anterior, y ya pasa por encima ligeramente del GraphCast de Google.
Dentro de esta carrera de los grandes centros meteorológicos mundiales por mejorar los pronósticos con ayuda de la inteligencia artificial, ya podemos comenzar a trabajar de forma experimental con la unión del modelo GraphCast y el GFS.
El GraphCast ha sido entrenado con los datos del modelo ECMWF, y se suele inicializar para los pronósticos con el mismo modelo. Pero ahora es posible hacerlo también con los datos del modelo GFS.
Disponible ya en Meteovigo para consultas de forma abierta
He preparado una pequeña programación para mostrar el pronóstico por localidades de este nuevo modelo de inteligencia artificial que une la potencia de Google y el modelo GFS.
Desde hoy está en fase experimental disponible en nuestra sección de pronósticos.
Un abrazote.
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