Google Gencast ha sido entrenado con datos de 40 años, y es capaz de hacer 50 predicciones para el clima de hasta 15 días.
Basado en Inteligencia Artificial (IA), Google ha presentado uno de sus mayores avances en años con GenCast. Se trata de un nuevo modelo capaz de predecir el clima, y que acaba de ser presentado en un paper científico.
GenCast supone un avance decisivo en la predicción meteorológica basada en la IA, que se basa en un modelo meteorológico anterior, que era determinista y proporcionaba una única estimación óptima del tiempo futuro. El modelo comprende un conjunto de 50 o más predicciones, cada una de las cuales representa una posible trayectoria meteorológica.
GenCast es un modelo de difusión, el tipo de modelo generativo de IA que sustenta los recientes y rápidos avances en la generación de imágenes, vídeos y música. Sin embargo, GenCast difiere de estos en que está adaptado a la geometría esférica de la Tierra y aprende a generar con precisión la compleja distribución de probabilidades de futuros escenarios meteorológicos cuando se le da como entrada el estado más reciente del tiempo.
Para entrenar a GenCast, Google ha analizado cuatro décadas de datos meteorológicos históricos del archivo ERA5 del ECMWF. Estos datos incluyen variables como la temperatura, la velocidad del viento y la presión a distintas altitudes. El modelo aprendió patrones meteorológicos globales, con una resolución de 0,25°, directamente a partir de estos datos meteorológicos procesados.
GenCast es un «modelo de conjunto», lo que significa que produce más de 50 predicciones con diferentes probabilidades. Una de estas predicciones, que abarca una previsión de 15 días, puede generarse en 8 minutos en una TPU v5 de Google Cloud, afirma Google. Las múltiples predicciones pueden hacerse en paralelo. Mientras tanto, un modelo tradicional de predicción meteorológica tarda horas en un superordenador.
Google dice que GenCast como modelo abierto. La empresa tiene previsto seguir colaborando con agencias de predicción meteorológica y científicos para mejorar aún más las previsiones futuras.
