El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta poderosa para la predicción meteorológica y ofrece un potencial considerable para las proyecciones climáticas. Nicolas Gruber y Andreas Prein explican por qué las simulaciones tradicionales con modelos numéricos siguen siendo indispensables.
La Inteligencia Artificial (IA) está causando un gran revuelo en la meteorología y la ciencia del clima. Los modelos meteorológicos y climáticos convencionales resuelven ecuaciones matemáticas numéricamente para representar los procesos físicos en el océano y la atmósfera. Estos modelos numéricos se basan en supercomputadoras, consumen mucha energía y tiempo. Los modelos emergentes de IA, en cambio, se basan en datos y, en su mayoría, no están sujetos a leyes físicas. Realizan predicciones basadas en patrones aprendidos, son mucho más rápidos y, recientemente, han alcanzado una precisión sorprendente.
En los últimos dos años, numerosos estudios han demostrado el rendimiento superior de los pronósticos meteorológicos generados por IA en comparación con los pronósticos clásicos basados en modelos meteorológicos numéricos. 1 Esto plantea interrogantes sobre el futuro papel de la IA en la modelización meteorológica y climática. Esto también se reflejará en el próximo… Simposio EXCLAIM (2-4 de junio de 2025), donde investigadores, legisladores y expertos en IA explorarán precisamente estas preguntas. La más importante es quizás: ¿reemplazará la IA por completo los modelos numéricos actuales, que dependen de ordenadores costosos y son difíciles de mantener?
ETH Zürich News. N. G. y A. P. Traducido al español
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