La IA de DeepMind puede predecir mejor la meteorología

IA de Deepmind

La meteorología como ciencia está avanzando gracias al desarrollo de la tecnología. El actualidad, existen varios programas informáticos capaces de predecir directamente cuándo y dónde va a llover. La empresa de DeepMind ha desarrollado una inteligencia artificial capaz de predecir casi exactamente cuándo y dónde va a llover. Esta empresa ha trabajado con los meteorólogos del Reino Unido para poder crear un modelo que fuera mejor para hacer predicciones a corto plazo que los sistemas existentes actualmente.

En este artículo vamos a contarte todo lo que necesita saber sobre la bolsa Robleda la tecnología de predicción meteorológica de la empresa DeepMind.

Predicción meteorológica

deepmind

DeepMind, una empresa de inteligencia artificial con sede en Londres, continúa su carrera de aplicar el aprendizaje profundo a problemas científicos difíciles. DeepMind ha desarrollado una herramienta de aprendizaje profundo llamada DGMR en cooperación con la Oficina Meteorológica del Servicio Meteorológico Nacional Británico, que puede predecir con precisión la probabilidad de lluvia en los próximos 90 minutos. Es uno de los desafíos más difíciles en el pronóstico del tiempo.

En una comparación con las herramientas existentes, decenas de expertos creen que las predicciones de DGMR son las mejores en varios factores, incluidas sus predicciones de la ubicación, el rango, el movimiento y la intensidad de la lluvia, el 89% del tiempo. La nueva herramienta de DeepMind abre una nueva clave en biología que los científicos han estado tratando de resolver durante décadas.

Sin embargo, incluso las pequeñas mejoras en las predicciones son importantes. Pronosticar lluvias, especialmente lluvias intensas, es fundamental para muchas industrias, desde actividades al aire libre hasta servicios de aviación y emergencias. Pero hacerlo bien es difícil. Determinar cuánta agua hay en el cielo y cuándo y dónde caerá depende de muchos procesos climáticos, como los cambios de temperatura, la formación de nubes y el viento. Todos estos factores son lo suficientemente complejos en sí mismos, pero son más complejos cuando se combinan.

La mejor tecnología de predicción existente utiliza una gran cantidad de simulaciones por computadora de la física atmosférica. Estos son adecuados para pronósticos a largo plazo, pero no son muy buenos para predecir lo que sucederá en la próxima hora. Esto se llama pronóstico inmediato.

Desarrollo de DeepMind

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Se han desarrollado técnicas de aprendizaje profundo anteriores, pero estas técnicas suelen funcionar bien en un aspecto, como predecir la ubicación, y a expensas de otro, como predecir la fuerza. Los dados de radar para lluvias intensas que ayudan a predecir lluvias inmediatas sigue siendo un gran desafío para los meteorólogos.

El equipo de DeepMind utilizó datos de radar para entrenar su IA. Muchos países y regiones publican con frecuencia instantáneas de las mediciones de radar que rastrean la formación y el movimiento de las nubes a lo largo del día. Por ejemplo, en el Reino Unido, se publican nuevas lecturas cada cinco minutos. Al juntar estas instantáneas, puede obtener un video stop-motion actualizado que muestre cómo cambia el patrón de lluvia de un país.

Los investigadores envían estos datos a una red de generación profunda similar a GAN, que es una IA entrenada que puede generar nuevas muestras de datos que son muy similares a los datos reales utilizados en el entrenamiento. GAN se ha utilizado para generar caras falsas, incluido el Rembrandt falso. En este caso, DGMR (que significa «Modelo Generativo de Lluvia Profunda») ha aprendido a generar instantáneas de radar falsas que continúan la secuencia de medición real.

Experimentos con la IA de DeepMind

prediccion meteorologica

Shakir Mohamed, quien dirigió la investigación en DeepMind, dijo que esto es lo mismo que ver algunos fotogramas de una película y adivinar qué pasará a continuación. Para probar este método, el equipo pidió a 56 meteorólogos de la Oficina de Meteorología (que no participaron en el trabajo) que profundizaran en las simulaciones físicas más avanzadas y un conjunto de oponentes.

El 89% de las personas dijeron que prefieren los resultados dados por DGMR. Los algoritmos de aprendizaje automático generalmente intentan optimizar una medida simple de cuán buenas son sus predicciones. Sin embargo, la previsión meteorológica tiene muchos aspectos diferentes. Tal vez una predicción obtuvo la intensidad de lluvia incorrecta en el lugar correcto, u otra predicción obtuvo la combinación correcta de intensidades pero en el lugar incorrecto, y así sucesivamente.

DeepMind dijo que liberará la estructura de todas las proteínas conocidas por la ciencia. La compañía ha utilizado su inteligencia artificial de plegamiento de proteínas AlphaFold para generar estructuras para el proteoma humano, así como para levaduras, moscas de la fruta y ratones.

La colaboración entre DeepMind y Met Office es un buen ejemplo de cómo trabajar con los usuarios finales para completar el desarrollo de la IA. Obviamente, esta es una buena idea, pero a menudo no sucede. El equipo trabajó en el proyecto durante varios años y las aportaciones de expertos de la Oficina de Meteorología dieron forma al proyecto. Suman Ravuri, un científico investigador de DeepMind, dijo: «Promueve el desarrollo de nuestro modelo de una manera diferente a nuestra propia implementación». «De lo contrario, podríamos haber creado un modelo que no sería particularmente útil al final».

DeepMind también está ansioso por demostrar que su IA tiene aplicaciones prácticas. Para Shakir, DGMR y AlphaFold son parte de la misma historia: la empresa utiliza sus años de experiencia en la resolución de rompecabezas. Quizás la conclusión más importante aquí es que DeepMind finalmente ha comenzado a enumerar problemas científicos del mundo real.

Avances en la predicción meteorológica

La predicción meteorológica debe apoyarse en el desarrollo de la tecnología puesto que cada vez estamos más cerca de comprender el funcionamiento de nuestra atmósfera por completo. Muchas veces el ser humano y sus cálculos pueden estar sujetos a equivocaciones comunes que se pueden evitar con el desarrollo de la inteligencia artificial.

La predicción meteorológica es clave para ser humano puesto que podemos aprovechar con mucha más eficiencia los recursos hídricos y evitar algunas catástrofes en tormentas y lluvias intensas. Por ello, cada vez los meteorólogos se ponen más de acuerdo en desarrollar proyectos de inteligencia artificial para la predicción de las lluvias.

Espero que con esta información puedan conocer más sobre el proyecto de DeepMind y sus características.


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