En septiembre, los investigadores de la unidad de inteligencia artificial (IA) DeepMind de Google en Londres (Reino Unido) prestaban una atención inusual al clima al otro lado del océano.
Faltaban al menos 10 días para que el huracán Lee tocara tierra, eones en términos de predicción, y los pronósticos oficiales seguían dudando entre que la tormenta llegara a las principales ciudades del noreste o que no lo hiciera en absoluto.
El propio software experimental de DeepMind había hecho una previsión muy concreta de que arribaría mucho más al norte. “Estábamos pegados a nuestros asientos”, comenta el investigador científico Rémi Lam.
Una semana y media después, el 16 de septiembre, Lee tocó tierra justo donde el software de DeepMind, llamado GraphCast, había predicho días antes: Long Island, Nueva Escocia, lejos de los grandes centros de la población.
Se sumó a un período de grandes avances para una nueva generación de modelos meteorológicos impulsados por IA, incluidos otros construidos por Nvidia y Huawei, cuyo notable rendimiento tomó por sorpresa al sector.
Los meteorólogos veteranos declararon a WIRED a principios de esta temporada de huracanes que las preocupantes dudas de los especialistas sobre la IA fueron sustituidas por la expectativa de que se avecinan enormes transformaciones en este campo.
Hoy, Google comparte nuevas pruebas, revisadas por expertos, de esa promesa. En un artículo publicado en Science, los investigadores de DeepMind informan que su modelo supera los pronósticos del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés), un gigante mundial de la predicción del clima, en el 90% de más de 1,300 variables atmosféricas como la humedad y la temperatura.
Y lo que es mejor, el modelo de DeepMind se ejecuta en una laptop y arroja un pronóstico en menos de un minuto, mientras que los modelos convencionales requieren una enorme supercomputadora.