Microsoft anunció una herramienta de aprendizaje automático de código abierto que corrige errores sistemáticos en los modelos meteorológicos existentes. El método, llamado corrección probabilística de sesgos (PBC, por sus siglas en inglés), permite a los organismos elaborar pronósticos más fiables con entre dos y seis semanas de antelación. Funciona en CPU convencionales, sin necesidad de supercomputadoras ni GPU de gama alta.
Cómo mejora los pronósticos la PBC
La PBC aprende los sesgos habituales de un modelo meteorológico —por ejemplo, su tendencia a pronosticar temperaturas más bajas porque se entrenó con datos climáticos antiguos— y ajusta sus resultados. En las pruebas, mejoró la precisión del modelo basado en la física del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF) para el 98 % de las variables de precipitación y el 92 % de las de temperatura. También duplicó la precisión del nuevo sistema de pronóstico con IA de ECMF.
Por qué importa
Como el software es ligero y gratuito, los servicios meteorológicos más pequeños, especialmente en regiones en desarrollo, pueden adoptarlo sin invertir en equipos costosos. Unos pronósticos a medio plazo más precisos dan a los agricultores más tiempo para proteger sus cultivos y ayudan a los equipos de emergencia a prepararse para fenómenos meteorológicos extremos.
Por qué importa
Para la gente, unos pronósticos más precisos con entre dos y seis semanas de antelación pueden significar avisos más tempranos de tormentas o sequías, y dar a agricultores y autoridades locales más oportunidades de actuar. Al ser una herramienta gratuita y de código abierto, podría llegar a regiones que antes no contaban con la capacidad informática necesaria para utilizar modelos meteorológicos avanzados.
