Descubre la revolucionaria inteligencia artificial de Google que predice catástrofes climáticas
El auge de los modelos generativos está revolucionando múltiples sectores, ofreciendo beneficios significativos y también algunos riesgos. Un ejemplo destacado es el reciente proyecto presentado por Google, denominado SEEDS, que utiliza inteligencia artificial para mejorar la precisión de los pronósticos meteorológicos. Este método también resulta ser más accesible en comparación con las técnicas tradicionales.
El nombre SEEDS es una sigla en inglés que se traduce como «muestreador de difusión de conjunto escalable». Además, «seed» significa «semilla», reflejando la intención del modelo de ser el germen de una nueva forma de pronosticar el clima. Los investigadores de Google Research explican que esta nueva tecnología de IA acelera y mejora las previsiones meteorológicas mediante modelos de difusión, permitiendo una mejor caracterización de eventos climáticos raros o extremos.
Una Herramienta Revolucionaria Similar a los Modelos de Lenguaje Masivo
Uno de los aspectos más fascinantes de SEEDS es su diseño, que se asemeja a los modelos de lenguaje masivo (LLM, por sus siglas en inglés) como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google. Esto significa que SEEDS genera resultados a partir de indicaciones de texto, similar a cómo funcionan estos modelos de lenguaje.
Robert Carver, investigador de Google y meteorólogo, explica que la mayoría de las predicciones actuales son bastante precisas para condiciones climáticas comunes. Sin embargo, generar modelos suficientes para prever eventos extremos está fuera del alcance de muchos servicios meteorológicos. La introducción de inteligencia artificial en meteorología promete revolucionar este campo.
El uso de redes neuronales en meteorología comenzó en la década de 1980. Con el avance de la tecnología, Google empezó a utilizar IA para mejorar las predicciones meteorológicas hora a hora, un proceso conocido como nowcasting. Esta tecnología actualmente impulsa las búsquedas de pronósticos en Google y afecta la vida cotidiana de las personas. El proyecto SEEDS es uno de los esfuerzos más recientes y avanzados en esta línea de investigación.
Innovaciones y Eficiencia del Proyecto SEEDS
La IA permite trabajar más rápido y de manera más eficiente en un campo tan sensible como la meteorología. SEEDS facilita la creación de múltiples pronósticos posibles para un momento determinado a un costo menor, mejorando la evaluación de probabilidades de eventos climáticos severos. Carver compara esto con realizar encuestas: obtener datos de un mayor número de fuentes mejora la precisión de las conclusiones.
El enfoque tradicional para crear pronósticos con probabilidades implica ejecutar un modelo meteorológico en una supercomputadora entre 30 y 50 veces, lo que requiere una gran cantidad de potencia informática. SEEDS, en cambio, permite obtener la misma cantidad de previsiones utilizando solo el 10% de la potencia informática necesaria con los métodos tradicionales.
Al igual que los modelos de IA generativa que predicen la respuesta más probable a una entrada, SEEDS genera múltiples pronósticos posibles para un período de tiempo determinado a partir de una predicción inicial. Esto proporciona una mayor confianza estadística en los pronósticos climáticos.
Funcionamiento de SEEDS: Explicación Sencilla
SEEDS puede transformar dos posibles pronósticos meteorológicos en un conjunto mucho mayor de posibles escenarios climáticos. Este proceso, que solía llevar horas o días, ahora se ha reducido en un 90%. La mayor cantidad de escenarios probables aumenta la precisión de la probabilidad de eventos climáticos.
Perspectivas Futuras del Proyecto SEEDS
Según Carver, SEEDS es parte de los múltiples proyectos de investigación en Google Research y aún no se ha implementado a nivel general. El objetivo es desarrollar tecnología de punta con un impacto positivo en la vida de las personas, y el clima es una variable crucial en este esfuerzo. Los hallazgos del equipo de Carver fueron publicados recientemente en la revista Science Advances, subrayando la importancia de esta tecnología en un contexto de cambio climático y fenómenos meteorológicos extremos cada vez más frecuentes.
