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IBM y la Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio (NASA) están trabajando en el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial (IA) para la predicción de desastres naturales. La intención es mejorar la rapidez, precisión y accesibilidad de las aplicaciones meteorológicas y climáticas.
Sistemas actuales en operación como GraphCast de Google y Fourcastnet de Nvidia son capaces de generar pronósticos del clima a mayor velocidad que los modelos meteorológicos convencionales. No obstante, estos recursos son emuladores y no modelos básicos. IBM explica que mientras los primeros pueden hacer predicciones climáticas basadas en instrucciones y conjuntos de datos de entrenamiento predeterminados, los segundos procesan y analizan datos brutos en diversas modalidades. Son aplicables a tareas más allá de la predicción.
“Esto permite al modelo aprender una amplia representación de los datos que puede generalizarse en muchos escenarios. Es una capacidad importante en un campo como el clima, donde las condiciones cambian constantemente, a través del tiempo y el espacio”, detalló la compañía.
El modelo de la NASA e IBM entregará una mayor diversidad de datos, optimizará el acceso a esta información para los desarrolladores y promete tiempos de inferencia más rápidos. El objetivo es mejorar la precisión de las predicciones en aplicaciones climáticas existentes y acelerar la creación de nuevos sistemas relacionados.
En una etapa inicial, el sistema de IA se entrenará con el conjunto de datos MERRA2 de la NASA. La base incluye información sobre investigaciones satelitales de la Tierra y estimaciones del tiempo de los últimos 40 años. Posteriormente, se añadirán observaciones de estaciones meteorológicas fijas, globos meteorológicos flotantes y otros satélites en órbita.
