Google crea una IA capaz de predecir futuras catástrofes climáticas
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La predicción del tiempo siempre ha sido un desafío, incluso con los avances tecnológicos actuales. ¿Cuántas veces has mirado al cielo esperando lluvia, solo para encontrarte con un sol radiante?
Afortunadamente, Google ha desarrollado una tecnología innovadora que promete mejorar la precisión de las previsiones meteorológicas. Esta tecnología, denominada Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS), no solo es más precisa, sino también más económica que los métodos actuales.
SEEDS funciona de manera similar a los modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT. Genera múltiples escenarios meteorológicos de manera más rápida y económica que los modelos tradicionales. Los servicios meteorológicos actuales se basan en predicciones físicas que recopilan varias mediciones y proporcionan una predicción final que promedia diferentes predicciones modeladas.
Estos modelos actuales utilizan pronósticos deterministas o probabilísticos, donde se introducen variables aleatorias en las condiciones iniciales. Sin embargo, este enfoque puede conducir a una mayor tasa de error, dificultando la predicción precisa de condiciones climáticas extremas.
Las ventajas de Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS)
SEEDS de Google produce modelos de previsión a partir de mediciones físicas recopiladas por agencias meteorológicas. Analiza 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, utilizando solo uno o dos pronósticos como datos de entrada. Además, los costes informáticos asociados con los cálculos realizados por SEEDS son insignificantes en comparación con los métodos actuales.
En resumen, la nueva tecnología de Google promete revolucionar las previsiones meteorológicas, ofreciendo predicciones más precisas y económicas. Esto podría marcar un antes y un después en la forma en que predecimos el tiempo.
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Con información de ComputerHoy
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