La temporada de huracanes está llegando a su fin, y los expertos ya están analizando qué modelos de pronóstico acertaron y cuáles fallaron. ¿Adivina qué? DeepMind de Google, el novato, lo arrasó por completo.

Aunque el Laboratorio Meteorológico de Google DeepMind comenzó a publicar pronósticos en junio, sorprendió a todos al ser el modelo más preciso para predecir hacia dónde irían los huracanes y cuán fuertes se volverían. Esto según un análisis preliminar de Brian McNoldy, meteorólogo e investigador principal de la Universidad de Miami. Por otro lado, el principal modelo meteorológico de EE. UU., el Sistema de Pronóstico Global (GFS), fue el de peor desempeño.

El Centro Nacional de Huracanes publicará los datos oficiales sobre el desempeño de cada modelo en unos meses. Sin embargo, este adelanto sugiere que se avecina un gran cambio en el pronóstico de huracanes. Los modelos basados en IA son claramente mucho mejores, por lo que podría ser hora de retirar los modelos tradicionales basados en la física.

El meteorólogo y reportero espacial Eric Berger, de Houston, mencionó que, en el futuro, dependeremos mucho de Google y de otros modelos meteorológicos de IA. Creo que tiene mucho sentido, ya que son relativamente nuevos y tienen un enorme potencial para mejorar aún más en los próximos años.

La investigación de McNoldy incluye algunos gráficos. Muestran la precisión de los pronósticos de trayectoria y los pronósticos de intensidad para las 13 tormentas nombradas en la Cuenca del Atlántico esta temporada. Cada línea representa un modelo de pronóstico diferente. Cuanto más baja es la línea, mejor funcionó el modelo. El GFS, etiquetado como AVNI, es la línea naranja en la parte superior. La NOAA creó este modelo a principios de la década de 1980, y el Servicio Meteorológico Nacional todavía usa una versión actualizada como su principal herramienta de pronóstico.

GFS Falló al Blanco

El meteorólogo y especialista en huracanes Michael Lowry, de Miami, señaló que el GFS realmente arruinó su pronóstico para Melissa. Por ejemplo, el error promedio de trayectoria de 5 días fue de más de 800 kilómetros, porque insistió en que la tormenta giraría hacia el mar, pero eso nunca sucedió.

A diferencia del modelo de IA de Google, el GFS depende de la física tradicional y las supercomputadoras. Los gráficos realmente resaltan la diferencia. El modelo de Google está en la parte inferior, lo que demuestra que superó a todos los demás modelos, especialmente al GFS. Como señaló Lowry, la belleza de DeepMind y otros modelos meteorológicos basados en IA, orientados a datos, es la rapidez con la que pueden producir un pronóstico en comparación con los tradicionales basados en la física. Esos modelos más antiguos requieren algunas de las supercomputadoras más caras y avanzadas del planeta. Además, estos modelos de IA pueden aprender de sus errores y ajustarse rápidamente.

Considere el huracán Melissa, que causó estragos en el Caribe. Es solo un ejemplo de cómo el aumento de la temperatura de la superficie del mar está haciendo que las tormentas sean aún más poderosas. A medida que el cambio climático hace que los huracanes sean más peligrosos, es crucial que los meteorólogos tengan las mejores herramientas para predecir sus caminos e intensidad. Los modelos basados en IA podrían ayudarlos a adaptarse a un mundo que se calienta. El impresionante debut de DeepMind definitivamente ha llamado su atención y podría marcar un nuevo capítulo en la predicción de huracanes.