Google ha creado una tecnología capaz de generar pronósticos meteorológicos precisos a escala y es más más barata que los pronósticos y métodos actuales.

Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS) de Google produce modelos de previsión a partir de mediciones físicas recopiladas por agencias meteorológicas, analizando las relaciones entre la unidad de energía potencial por masa del campo gravitatorio de la Tierra en la troposfera media y la presión al nivel del mar.

Esta inteligencia artificial puede extrapolar hasta 31 conjuntos de previsiones, basándose solo en uno o dos pronósticos utilizados como datos de entrada.

Por otra parte aclaran que los costes informáticos asociados con la realización de cálculos con Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS) son insignificantes en comparación con los métodos actuales.

La tecnología Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS) de Google representa un avance significativo en la predicción meteorológica. Aquí hay algunos aspectos destacados que hacen que esta noticia sea particularmente interesante:

Eficiencia en la Computación: SEEDS utiliza modelos de IA generativa para producir pronósticos meteorológicos, lo que resulta en una reducción significativa de los costos computacionales en comparación con los métodos tradicionales1.
Generación de Ensamble de Pronósticos: La capacidad de SEEDS para extrapolar hasta 31 conjuntos de previsiones a partir de uno o dos pronósticos iniciales es un gran paso hacia pronósticos más precisos y detallados1.
Aplicaciones en la Ciencia del Clima: Este avance no solo mejora la precisión de los pronósticos del tiempo, sino que también tiene el potencial de ayudar en la evaluación de riesgos climáticos y en la preparación para eventos meteorológicos extremos1.
Innovación Tecnológica: SEEDS es uno de los primeros ejemplos de la aplicación de modelos de difusión probabilística, una tecnología de IA generativa, en la predicción del tiempo y el clima1.
En resumen, SEEDS podría transformar la forma en que entendemos y predecimos el clima, haciéndolo más accesible y económico, y potencialmente aumentando nuestra capacidad para responder a condiciones climáticas extremas y cambiantes. Es un claro ejemplo de cómo la inteligencia artificial está revolucionando campos tradicionales y abriendo nuevas posibilidades para el futuro.