Avances en IA para la predicción del clima
Fueron esos dos factores los que llevaron a Ashish Kapoor y Eric Horvitz, investigadores de Microsoft a voltear hacia los más recientes avances en inteligencia artificial para tratar de encontrar una mejor respuesta a esa añeja pregunta: ¿Qué es el pronóstico del clima?
Ellos descubrieron que su enfoque, que aprovechaba métodos desarrollados dentro de un subcampo de la inteligencia artificial llamado aprendizaje de máquina, era más preciso para predecir patrones climáticos en las siguientes 24 horas que un modelo tradicional de pronosticación.
Esto les da esperanza de que este método podría ser utilizado de manera eventual para ayudar a resolver algunos de los más complicados acertijos climáticos, como entender cómo el cambio climático afecta los patrones del clima o realizar predicciones climáticas a largo plazo más precisas.
A diferencia de los enfoques de pronóstico del clima más típicos, que por tradición se han apoyado en simulaciones físicas, Kapoor dijo que su investigación tomó un enfoque centrado en datos: Ellos sólo miraron los datos y no trataron de hacer suposiciones restrictivas sobre cómo tiende a actuar la naturaleza.
Este tipo de enfoque es posible debido a los recientes avances en aprendizaje de máquina, que permite a la gente tomar grandes conjuntos de datos y analizarlos a través de sistemas de cómputo de gran escala. El aprendizaje de máquina se centra en el desarrollo y utilización de algoritmos que pueden aprender a hacer predicciones basándose en datos pasados.
Los investigadores utilizaron datos históricos para algunas variables climáticas – presión atmosférica, temperatura, punto de rocío y vientos – para entrenar a sus sistemas para que hagan predicciones sobre futuros patrones climáticos basados en datos pasados.
Para realizar sus predicciones, aplicaron una mezcla de modelos físicos y una combinación de métodos de aprendizaje de máquina, que incluye redes neurales profundas. Esa es la misma técnica que ha sido utilizada de manera reciente para mejorar de manera vasta la precisión de cosas como clasificación de imágenes, reconocimiento de habla y traducción.
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