La mejora de los modelos de predicción meteorológica es crucial no solo para la planificación diaria de actividades, sino también para sectores críticos como el transporte, la agricultura y la generación de energía, además de ser fundamental para la mitigación de riesgos asociados a condiciones meteorológicas extremas. Google DeepMind ha introducido una herramienta innovadora, denominada GenCast, que promete transformar la precisión en la predicción meteorológica. Este modelo basado en inteligencia artificial (IA) es capaz de realizar predicciones confiables y exactas incluso hasta 15 días antes, lo que supera algunas de las limitaciones de los modelos actuales.
GenCast, además de su avanzada capacidad predictiva, es destacable por ser un modelo de código abierto. Tradicionalmente, los modelos meteorológicos a medio plazo dependen de simulaciones basadas en escenarios múltiples, los cuales son computacionalmente intensivos y requieren de supercomputadoras para procesar la información y generar pronósticos probabilísticos. En contraste, GenCast se nutre de vastas cantidades de datos históricos meteorológicos, ajustándose y «aprendiendo» de estos para mejorar sus predicciones.
A diferencia de los sistemas convencionales que simulan las leyes físicas para realizar pronósticos, GenCast se basa en observaciones y registra un menor requerimiento computacional y temporal, siendo capaz de ofrecer resultados en minutos. A pesar de la promesa que representa este avance, es importante reconocer que aún depende en cierta medida de los modelos meteorológicos tradicionales para obtener información inicial y para el entrenamiento de sus algoritmos.
El modelo ha sido puesto a prueba con datos posteriores a 2018, mostrando resultados satisfactorios. Sin embargo, la integración de este tipo de IA en la práctica convencional todavía contempla un camino por recorrer, implicando posiblemente la creación de sistemas híbridos que aprovechen tanto las aproximaciones basadas en leyes físicas como aquellas fundadas en la observación para optimizar la precisión de las predicciones. Este enfoque dual podría representar un futuro prometedor para la predicción meteorológica, combinando lo mejor de ambos mundos para mejorar la eficiencia y recursos en el pronóstico del clima.