IA de Google puede reducir el costo de la predicción del tiempo

Rene Fraga
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La predicción del tiempo aún enfrenta desafíos de precisión, pero la IA y las supercomputadoras están surgiendo como herramientas prometedoras. Sin embargo, estos recursos pueden resultar costosos de operar.

Ahora, Google ha presentado una herramienta de IA para abordar este problema.

Google ha desarrollado SEEDS (Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler), un modelo de IA generativo que puede crear predicciones meteorológicas a gran escala.

A diferencia de las supercomputadoras, SEEDS ofrece resultados comparables sin la necesidad de tecnología compleja, lo que reduce significativamente los costos operativos.

SEEDS genera un gran volumen de predicciones, proporcionando a los meteorólogos más datos para análisis y una comprensión más completa del clima y los patrones meteorológicos esperados.

Aunque la IA en la predicción del tiempo puede parecer inusual, Google ha estado explorando su uso en este sector durante algún tiempo.

En 2023, la empresa presentó GraphCast, un modelo de aprendizaje automático capaz de hacer predicciones precisas basadas en datos históricos.

La IA está demostrando ser una herramienta valiosa en la predicción del tiempo, y su precisión puede alentar a los meteorólogos a adoptarla en el futuro, allanando el camino para predicciones climáticas más confiables.

Google recientemente publicó una demostración del potencial de SEEDS en la revista Science Advances.

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Renê Fraga es fundador de Google Discovery y editor en jefe de Eurisko, un ecosistema editorial independiente dedicado a la tecnología, la ciencia y la innovación. Profesional del marketing digital, con posgrado por la ESPM, sigue de cerca a Google desde la década de 2000 y escribe desde hace más de 20 años sobre tecnología, productos digitales e inteligencia artificial. Fundó Google Discovery en 2006, convirtiéndolo en uno de los principales sitios especializados en Google en Brasil, y fue columnista de TechTudo (Globo.com).
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