{"id":125983,"date":"2025-05-22T08:28:14","date_gmt":"2025-05-22T07:28:14","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/aurora-la-ia-que-puede-revolucionar-las-predicciones-meteorologicas\/"},"modified":"2025-05-22T08:28:14","modified_gmt":"2025-05-22T07:28:14","slug":"aurora-la-ia-que-puede-revolucionar-las-predicciones-meteorologicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/aurora-la-ia-que-puede-revolucionar-las-predicciones-meteorologicas\/","title":{"rendered":"Aurora, la IA que puede revolucionar las predicciones meteorol\u00f3gicas"},"content":{"rendered":"

Un nuevo modelo de inteligencia artificial ha demostrado superar a los sistemas tradicionales de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica, seg\u00fan publica esta semana<\/a> la revista Nature. La herramienta, desarrollado por Microsoft y\u00a0bautizada como Aurora, promete una mayor precisi\u00f3n y eficiencia en la previsi\u00f3n de fen\u00f3menos como la calidad del aire, la trayectoria de ciclones tropicales, el comportamiento de las olas oce\u00e1nicas y el pron\u00f3stico meteorol\u00f3gico de alta resoluci\u00f3n.<\/p>\n

Las predicciones del sistema terrestre son fundamentales para anticipar eventos extremos. Abarcan procesos como el clima, las corrientes oce\u00e1nicas, el hielo marino o los huracanes, y se basan en modelos complejos construidos durante d\u00e9cadas. Estos modelos tradicionales requieren gran capacidad computacional y equipos especializados para su mantenimiento. Sin embargo, los avances recientes en inteligencia artificial apuntan a un cambio de paradigma.<\/p>\n

El modelo Aurora ha sido desarrollado por el equipo liderado por Paris Perdikaris, profesor de Ingenier\u00eda Mec\u00e1nica y Mec\u00e1nica Aplicada en la Universidad de Pensilvania y director de investigaci\u00f3n en Microsoft Research AI for Science. Perdikaris es experto en el desarrollo de modelos para la modelizaci\u00f3n del clima y el tiempo meteorol\u00f3gico.<\/p>\n

<\/p>\n

Supera a varios sistemas operativos especializados de predicci\u00f3n, y lo hace con una fracci\u00f3n del coste computacional<\/p>\n

Paris Perdikaris, Universidad de Pensilvania
\n<\/p>\n

Aurora ha sido entrenada con m\u00e1s de un mill\u00f3n de horas de datos geof\u00edsicos. Seg\u00fan los autores, su rendimiento supera al de los principales centros de predicci\u00f3n en \u00e1reas clave como la calidad del aire, las olas oce\u00e1nicas y los ciclones. En concreto, logr\u00f3 mejores resultados que siete centros de predicci\u00f3n en el 100 % de los casos medidos para trayectorias de ciclones a cinco d\u00edas, y en el 92 % de los casos para predicciones meteorol\u00f3gicas a diez d\u00edas.<\/p>\n

\u00abHemos desarrollado un modelo fundacional a gran escala para el sistema terrestre que supera a varios sistemas operativos especializados de predicci\u00f3n, y lo hace con una fracci\u00f3n del coste computacional\u00bb, explican los autores del estudio.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Completado en menos de dos meses<\/h2>\n

Una de las ventajas de Aurora es su eficiencia: el entrenamiento del modelo se complet\u00f3 en unas 8 semanas, mientras que el desarrollo de modelos convencionales puede llevar a\u00f1os. \u00abCada experimento de ajuste fino del modelo requiri\u00f3 entre 4 y 8 semanas con un equipo reducido de ingenieros, frente a los varios a\u00f1os de desarrollo que suelen necesitar los modelos din\u00e1micos tradicionales\u00bb, detallan los investigadores. No obstante, subrayan que este r\u00e1pido avance solo fue posible \u00abgracias a la enorme cantidad de datos generados por d\u00e9cadas de investigaci\u00f3n con m\u00e9todos num\u00e9ricos cl\u00e1sicos\u00bb.<\/p>\n

Los investigadores (el equipo re\u00fane a cient\u00edficos de Austria, Pa\u00edses Bajos, Reino Unido o Taiw\u00e1n) destacan adem\u00e1s que Aurora podr\u00eda evolucionar en diversas direcciones: \u00abEl modelo puede ampliarse f\u00e1cilmente para generar conjuntos de predicciones, algo clave en situaciones de alta incertidumbre, como las previsiones a largo plazo o fen\u00f3menos muy localizados\u00bb. Tambi\u00e9n se\u00f1alan que todav\u00eda no se ha alcanzado el techo de rendimiento del sistema: \u00abNuestros resultados sugieren que es posible mejorar a\u00fan m\u00e1s la precisi\u00f3n si se entrena con datos m\u00e1s diversos o si se incrementa el tama\u00f1o del modelo\u00bb.<\/p>\n

En el futuro podr\u00eda tener\u00a0aplicaciones no meteorol\u00f3gicas, como la productividad agr\u00edcola o los patrones de polinizaci\u00f3n<\/p>\n

Aunque esta IA es plenamente funcional, todav\u00eda depende de las\u00a0condiciones iniciales proporcionadas por\u00a0sistemas tradicionales de asimilaci\u00f3n de datos. En l\u00ednea con los avances recientes en predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica, los autores contemplan que en el futuro Aurora pueda operar directamente con datos observacionales. Asimismo, consideran importante explorar \u00absi los patrones aprendidos por el modelo pueden asociarse a procesos f\u00edsicos concretos\u00bb.<\/p>\n

El potencial impacto de Aurora en el campo de la predicci\u00f3n del sistema terrestre es significativo, aunque en este estudio se aplica a cuatro \u00e1mbitos principales, \u00abel modelo puede ajustarse para cualquier tarea de predicci\u00f3n deseada, y ofrecer resultados superiores a los actuales con un coste mucho menor\u00bb. Por ejemplo la predicci\u00f3n de un clima local o regional, el crecimiento de la vegetaci\u00f3n, los fen\u00f3menos extremos como inundaciones e incendios forestales o incluso otras aplicaciones no meteorol\u00f3gicas como la productividad agr\u00edcola o los patrones de polinizaci\u00f3n.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Perdikaris et al. A foundation model for the Earth system. Nature<\/a>, 2025.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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