Un nuevo sistema de predicción meteorológica con inteligencia artificial, desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge, puede ofrecer pronósticos precisos diez veces más rápido y utilizando miles de veces menos potencia de procesamiento que los sistemas de pronóstico actuales basados en IA y física.
El sistema, Aardvark Weather, cuenta con el apoyo del Instituto Alan Turing, Microsoft Research y el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo. Ofrece un modelo para un nuevo enfoque de la predicción meteorológica con el potencial de transformar las prácticas actuales. Los resultados se publican en la revista Nature .
“Aardvark reinventa los métodos actuales de predicción meteorológica, ofreciendo la posibilidad de realizar pronósticos meteorológicos más rápidos, económicos, flexibles y precisos que nunca, contribuyendo así a transformar la predicción meteorológica tanto en países desarrollados como en desarrollo”, afirmó el profesor Richard Turner, del Departamento de Ingeniería de Cambridge, quien dirigió la investigación. “Aardvark es miles de veces más rápido que todos los métodos de predicción meteorológica anteriores”.
Los pronósticos meteorológicos actuales se generan mediante un complejo conjunto de etapas, cada una de las cuales tarda varias horas en ejecutarse en potentes supercomputadoras. Además del uso diario, el desarrollo, el mantenimiento y la utilización de estos sistemas requieren una inversión considerable de tiempo y grandes equipos de expertos.
Más recientemente, investigaciones de Huawei, Google y Microsoft han demostrado que un componente del proceso de predicción meteorológica, el solucionador numérico (que calcula la evolución del tiempo), puede sustituirse por IA, lo que resulta en predicciones más rápidas y precisas. Esta combinación de IA y enfoques tradicionales la utiliza actualmente el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (CEPMPM).
Pero con Aardvark, los investigadores han reemplazado todo el proceso de predicción meteorológica con un único y sencillo modelo de aprendizaje automático. El nuevo modelo incorpora observaciones de satélites, estaciones meteorológicas y otros sensores, y genera pronósticos globales y locales.
Este enfoque totalmente impulsado por IA significa que las predicciones que antes se producían utilizando muchos modelos (cada uno de los cuales requería una supercomputadora y un gran equipo de soporte para su ejecución) ahora se pueden producir en minutos en una computadora de escritorio.
Al utilizar tan solo el 10 % de los datos de entrada de los sistemas existentes, Aardvark ya supera al sistema nacional de pronóstico GFS de Estados Unidos en numerosas variables. Además, es competitivo con los pronósticos del Servicio Meteorológico de Estados Unidos, que utilizan información de docenas de modelos meteorológicos y análisis de expertos.
“Estos resultados son solo el comienzo de lo que Aardvark puede lograr”, afirmó la primera autora, Anna Allen, del Departamento de Ciencias de la Computación y Tecnología de Cambridge. “Este enfoque de aprendizaje integral puede aplicarse fácilmente a otros problemas de predicción meteorológica, como huracanes, incendios forestales y tornados. Más allá del clima, sus aplicaciones se extienden a la predicción del sistema terrestre en general, incluyendo la calidad del aire, la dinámica oceánica y la predicción del hielo marino”.
Los investigadores afirman que uno de los aspectos más interesantes de Aardvark es su flexibilidad y diseño sencillo. Dado que aprende directamente de los datos, puede adaptarse rápidamente para generar pronósticos a medida para industrias o ubicaciones específicas, ya sea para predecir temperaturas para la agricultura africana o velocidades del viento para una empresa de energías renovables en Europa.
Esto contrasta con los sistemas tradicionales de predicción meteorológica, donde la creación de un sistema personalizado requiere años de trabajo por parte de grandes equipos de investigadores.
“Los sistemas de pronóstico del tiempo en los que todos confiamos se han desarrollado durante décadas, pero en solo 18 meses hemos podido construir algo que es competitivo con los mejores de estos sistemas, utilizando solo una décima parte de los datos de una computadora de escritorio”, dijo Turner, quien también es investigador principal de predicción del tiempo en el Instituto Alan Turing.
Esta capacidad tiene el potencial de transformar la predicción meteorológica en los países en desarrollo donde el acceso a la experiencia y los recursos computacionales necesarios para desarrollar sistemas convencionales normalmente no está disponible.
“Liberar el potencial de la IA transformará la toma de decisiones para todos, desde los responsables políticos y los planificadores de emergencias hasta las industrias que dependen de pronósticos meteorológicos precisos”, afirmó el Dr. Scott Hosking, del Instituto Alan Turing. “El avance de Aardvark no se trata solo de velocidad, sino también de acceso. Al trasladar la predicción meteorológica de las supercomputadoras a las computadoras de escritorio, podemos democratizar la predicción, poniendo estas potentes tecnologías a disposición de los países en desarrollo y las regiones con escasez de datos en todo el mundo”.
“Aardvark no habría sido posible sin décadas de desarrollo de modelos físicos por parte de la comunidad, y estamos especialmente agradecidos a ECMWF por su conjunto de datos ERA5, que es esencial para el entrenamiento de Aardvark”, dijo Turner.
“Es fundamental que el mundo académico y la industria colaboren para abordar los desafíos tecnológicos y aprovechar las nuevas oportunidades que ofrece la IA”, afirmó Matthew Chantry, del ECMWF. “El enfoque de Aardvark combina la modularidad con la optimización integral de la previsión, garantizando así un uso eficaz de los conjuntos de datos disponibles”.
“Aardvark no solo representa un logro importante en la predicción meteorológica mediante IA, sino que también refleja el poder de la colaboración y de unir a la comunidad investigadora para mejorar y aplicar la tecnología de IA de maneras significativas”, afirmó el Dr. Chris Bishop, de Microsoft Research.
Los próximos pasos para Aardvark incluyen el desarrollo de un nuevo equipo dentro del Instituto Alan Turing dirigido por Turner, que explorará el potencial de implementar Aardvark en el sur global e integrará la tecnología en el trabajo más amplio del Instituto para desarrollar pronósticos ambientales de alta precisión para el clima, los océanos y el hielo marino.
Referencia:
Anna Allen, Stratis Markou et al. « Predicción meteorológica integral basada en datos ». Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-08897-0
Universidad de Cambridge News. Traducido al español
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