Otro lugar de IA es marcar un gran impacto particular es el pronóstico del tiempo. Google continúa su trabajo en el área con un nuevo sitio web del laboratorio meteorológico y predicciones de ciclones experimentales o huracanes.
Weather Lab proviene de Google Deepmind y Google Research, con este sitio web interactivo con modelos meteorológicos de IA, que incluye un modelo experimental de ciclones tropicales basados en IA que puede “predecir la formación de un ciclón, rastreo, intensidad, tamaño y forma, generando 50 posibles escenarios, hasta 15 días de anticipación”. (Los ciclones, los huracanes y los tifones son tormentas tropicales, con lo que se llaman dependientes de su ubicación).
Basado en redes neuronales estocásticas, es “a menudo más preciso que los métodos actuales basados en la física” para predecir la pista y la intensidad del ciclón. Google trabajó con el Centro Nacional de Huracanes de los Estados Unidos (NHC) para validar científicamente el trabajo.
“Los pronosticadores de expertos de NHC ahora están viendo predicciones en vivo de nuestros modelos de IA experimentales, junto con otros modelos y observaciones basados en la física. Esperamos que estos datos puedan ayudar a mejorar los pronósticos de NHC y proporcionar advertencias anteriores y más precisas para peligros vinculados a ciclones tropicales”. Google también está trabajando con la Oficina Met Met, la Universidad de Tokio, Weathernews Inc. de Japón y otros expertos para mejorar nuestros modelos. “Por ejemplo, nuestras evaluaciones iniciales de los datos de huracanes observados de NHC, en los años de prueba 2023 y 2024, en las cuencas del Atlántico Norte y el Pacífico Oriental, mostraron que la predicción de la pista de ciclones de 5 días de nuestro modelo es, en promedio, 140 km más cercano a la verdadera ubicación de Cyclone que la ubicación de la ENS, el principal modelo global basado en física de ECMWF. Mejora que generalmente se ha tomado más de una década para lograrlo “.
En primer lugar, Weather Lab es una herramienta de investigación y “no está destinada al uso del consumidor”. Está destinado a “ayudar a las agencias meteorológicas y a los expertos en servicios de emergencia anticipar mejor el camino y la intensidad de un ciclón”. Un mensaje persistente en la parte inferior dice: “Para los pronósticos y advertencias meteorológicos oficiales, consulte su agencia meteorológica local o el Servicio Meteorológico Nacional”.
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Con eso en mente, esta interfaz de Google Maps muestra “predicciones de ciclones históricos e históricos para diferentes modelos meteorológicos de IA, junto con modelos basados en la física del Centro Europeo para pronósticos meteorológicos de mediano alcance”. Se puede utilizar para “explorar y comparar las predicciones de varios modelos de IA y física”.
Observado el modelo de ciclón experimental de Google Weathernext Gen Weathernext Graph ECMWF ENCMWF HRES
Animación que muestra una predicción de nuestro modelo de ciclón experimental. Nuestro modelo (en azul) predijo con precisión los caminos de los ciclones Honde y Garance, al sur de Madagascar, en el momento en que estaban activos. Nuestro modelo también capturó los caminos de los ciclones Jude e Ivone en el Océano Índico, casi siete días en el futuro, prediciendo robustos áreas de clima tormentoso que eventualmente se intensificarían en ciclones tropicales.
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