Un nuevo modelo desarrollado por la Universidad de Cambridge promete transformar radicalmente la forma en que se predice el clima. Se trata de Aardvark Weather, un sistema basado en inteligencia artificial que, según sus creadores, es miles de veces más rápido y preciso que los métodos tradicionales utilizados hasta ahora.
Actualmente, la predicción del tiempo depende de complejos sistemas numéricos que recopilan y procesan enormes cantidades de datos procedentes de satélites, radares, radiosondas y aeronaves. Este proceso, que requiere potentes supercomputadoras y equipos multidisciplinarios, puede tardar horas o días, y aun así, las predicciones a más de tres días mantienen un alto grado de incertidumbre.
Aardvark rompe con este enfoque al utilizar modelos de aprendizaje automático entrenados con más de 80 años de datos físicos. El sistema funciona con tan solo el 10% de los datos que utilizan los modelos actuales y, sin embargo, supera al Sistema Global de Pronóstico (GFS) y compite con servicios meteorológicos que combinan múltiples modelos y análisis humanos.
Richard Turner, del Departamento de Ingeniería de Cambridge y uno de los principales investigadores, afirma que Aardvark no solo mejora la precisión, sino que reduce los costos y el tiempo de cálculo.
“En solo 18 meses logramos desarrollar un sistema que rivaliza con los más avanzados, usando apenas una computadora de escritorio”, destacó.
El proyecto cuenta con el apoyo del Instituto Alan Turing, Microsoft Research y el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF), que ha proporcionado su base de datos ERA5, compuesta por observaciones meteorológicas globales consistentes con las leyes de la física.
Además de mejorar las predicciones generales, Aardvark tiene el potencial de ofrecer pronósticos personalizados según la ubicación o las necesidades de sectores específicos, como la agricultura o la energía renovable. También puede aplicarse en la predicción de fenómenos extremos como huracanes, incendios forestales y tornados, y en otras áreas como la calidad del aire y el comportamiento del hielo marino.
Pese a su gran avance, los expertos recuerdan que fenómenos climáticos poco frecuentes, como las lluvias torrenciales repentinas o las danas, siguen siendo difíciles de predecir con exactitud debido a la escasez de datos comparables.
Aardvark se suma así a una tendencia global en la que participan gigantes como Google, con su modelo GraphCast, e IBM en colaboración con la NASA. Todos buscan aprovechar el poder de la inteligencia artificial para hacer más rápidas, accesibles y fiables las predicciones del clima.
En palabras de Chris Bishop, de Microsoft Research,
“Aardvark no solo marca un hito en meteorología, sino que demuestra el valor de la colaboración científica para aplicar la inteligencia artificial en beneficio de la sociedad”.
