Una IA mejora los pronósticos meteorológicos con hasta seis semanas de margen

Una arquitectura de inteligencia artificial desarrollada por investigadores del MIT y Microsoft Research ha mejorado la capacidad de anticipar tendencias meteorológicas entre dos y seis semanas, un plazo considerado hasta ahora muy limitado por el efecto mariposa. Los resultados se han publicado en la revista Nature.

El sistema, probado sobre el modelo de predicción del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), aplica una técnica denominada corrección probabilística de sesgos (PBC, por sus siglas en inglés). La herramienta compara previsiones históricas con lo que finalmente ocurrió y corrige desviaciones sistemáticas de los modelos.

Según las pruebas citadas, el método duplicó los índices de acierto probabilístico en periodos de entre dos y seis semanas. También registró mejoras al anticipar anomalías y episodios extremos, como inundaciones y olas de frío o de calor. Al ser de código abierto, puede incorporarse a servicios meteorológicos sin comprar nuevos centros de supercomputación.

La técnica no elimina las limitaciones de la atmósfera ni permite conocer con precisión el tiempo de un día concreto a un mes vista. El ECMWF ya trabaja en pronósticos subestacionales de hasta 46 días, pero mediante probabilidades y tendencias generales, no con predicciones cerradas para fechas concretas.

La mejora tampoco es igual en todas las regiones. Froila M. Palmeiro, investigadora del Instituto de Geociencias (CSIC-UCM), señala que los avances son más claros en la franja tropical y todavía modestos en latitudes medias como Europa, donde la interacción entre el chorro polar y las borrascas atlánticas dificulta las previsiones. Para Santa Cruz de Tenerife y el resto de Canarias, el hallazgo resulta relevante por su posible aplicación futura a la predicción de tendencias y episodios extremos, aunque el texto no aporta resultados específicos para las islas.

Información elaborada a partir de El Día.