Google crea inteligencia artificial que predice el tiempo casi al instante

La red neuronal de Google puede generar pronósticos precisos a corto plazo en solo 10 minutos, mientras que los sistemas convencionales necesitan horas

El pronóstico del tiempo es una tarea cada vez más importante en nuestras vidas. No solo para saber si necesitamos salir de la casa con un paraguas o un suéter, sino también para saber si las plantas recibirán suficiente lluvia, por ejemplo. algo que puede afectar economías enteras y que se ha vuelto cada vez más complejo con el cambio climático. Ante esto, Google dice que ha desarrollado nuevas técnicas de inteligencia artificial que pueden revolucionar la forma en que predecimos el clima.

Según una investigación publicada en el blog de Google, la nueva técnica ofrece dos ventajas importantes sobre los sistemas que se utilizan actualmente. La primera ganancia es en velocidad. Según la compañía, la tecnología utilizada actualmente tarda entre una y tres horas en producir un pronóstico. Este tiempo incluye la recopilación y el procesamiento de datos. En la práctica, esto significa que no hay forma de predecir cambios en el tiempo en un futuro muy cercano.

Sin embargo, la tecnología de Google puede producir un resultado mucho más rápido: en solo 10 minutos puede producir resultados, incluido el tiempo para recopilar datos del sensor y analizarlos a través de su red neuronal. Esta capacidad de procesamiento casi instantánea le permite predecir si el clima cambiará dentro de una hora, por ejemplo.

La segunda ventaja tiene que ver con lo que se llama resolución espacial. Según Google, su modelo fue capaz de generar pronósticos al dividir a los Estados Unidos en cuadrados de 1 kilómetro, mientras que los sistemas convencionales limitan esos cuadrados a 5 kilómetros. Esto significa que cada área recibe un pronóstico más adecuado para sus condiciones temporales.

Para llegar a este punto, los investigadores de Google entrenaron su inteligencia artificial utilizando datos de radar recopilados entre 2017 y 2019 en los Estados Unidos por la Administración Oceánica y Atmosférica del país. A partir de esto, la máquina pudo deducir cambios en el tiempo de las imágenes sin depender tanto de los cálculos físicos. En la práctica, significa que ve las imágenes satelitales y, basándose en todo lo que ha aprendido del análisis de datos, puede inferir lo que sucederá a continuación.

El modelo de Google demostró ser lo suficientemente preciso como para superar o igualar al menos otras tres técnicas utilizando la misma base de datos. Sin embargo, la compañía admite que cuando el objetivo es predecir el tiempo de anticipación de más de seis horas, los resultados no fueron tan buenos.

Esto no significa que el trabajo de Google no sea bueno, sino que su proyecto sea efectivo dentro de un escenario definido a corto plazo. Para predecir cómo estará el clima dentro de una semana, o 10 días, el sistema de Google todavía es superado por los modelos convencionales, lo que no impide que cada tecnología se use dentro de lo que hace mejor.

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