Resumen:
Según un informe de la Radio Pública Nacional (NPR) del 26 de octubre, los pronosticadores de huracanes dependen cada vez más de la inteligencia artificial para hacer predicciones y afirman que esta tecnología está cambiando rápidamente todo el campo. Cuando el primer huracán de la temporada de huracanes del Atlántico se formó este mes, las predicciones de trayectoria de un modelo de inteligencia artificial superaron las de los modelos tradicionales.
A principios de octubre, el huracán Isaías tocó tierra cerca de Destin, Florida, EE. UU. con intensidad de huracán de categoría 2. Los modelos de pronóstico convencionales predijeron inicialmente que continuaría hacia el oeste, hacia el sureste de Luisiana. Y el modelo de inteligencia artificial de Google DeepMind acertó desde el principio: el huracán azotaría la parte occidental del Panhandle de Florida.
"Google DeepMind, en particular, realmente ha demostrado en los últimos años ser el modelo de referencia." dijo Michael Lowry, meteorólogo senior y experto en huracanes en Miami que ha asesorado a la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias y al Centro Nacional de Huracanes. "Ese modelo es, con diferencia, el mejor modelo informático que hemos visto jamás. Eso es todo".
El Centro Nacional de Huracanes de EE. UU. ha incorporado los modelos de Google DeepMind en los pronósticos oficiales por primera vez desde el año pasado. Al final de la temporada de huracanes del Atlántico de 2025, ya será uno de los mejores modelos para predecir la trayectoria y la intensidad de las tormentas, dijo Brian McNoldy, investigador de huracanes de la Universidad de Miami. A menudo, los modelos nuevos requieren años de pulido después de su introducción. "Esto es algo a lo que no estamos acostumbrados: un nuevo modelo que acaba de llegar se convirtió rápidamente en el mejor modelo", dijo McNoldy. "Ocupó el puesto número 1 casi tan pronto como debutó, lo cual es todo un logro".
Los modelos tradicionales de huracanes basados en leyes físicas se basan en datos atmosféricos en tiempo real medidos por satélites y aviones, como temperatura, humedad, presión del aire y cizalladura del viento, y luego utilizan ecuaciones complejas para predecir la posible trayectoria e intensidad de la tormenta. El modelo de IA funciona de manera muy diferente: se basa más en la historia, identifica patrones mediante el análisis de miles de huracanes pasados y los datos atmosféricos que los acompañan.
“El modelo de IA en realidad no sabe nada sobre la atmósfera más que la imagen actual”. Lowry dijo: "Aparte de eso, no se basa en las ecuaciones que rigen el movimiento atmosférico, es decir, las leyes de la física, para hacer predicciones". Lowry señaló que la mayoría de las personas que diseñan y desarrollan estos modelos ni siquiera son meteorólogos: “Son ingenieros de software que están desarrollando redes neuronales”. La llamada “red neuronal” es un conjunto de algoritmos informáticos que imitan el cerebro humano y están entrenados para encontrar patrones en cantidades masivas de datos.
Por lo tanto, estos modelos parecen una "caja negra". "No sabemos por qué lo hacen bien y no sabemos por qué lo hacen mal", dijo Lowry. Para los meteorólogos, depender de un sistema que no comprenden del todo puede resultar inquietante, especialmente durante las tormentas, cuando millones de personas pueden confiar en sus pronósticos. "Nos hace sentir un poco incómodos porque queremos saber por qué obtuvieron la respuesta correcta", dijo McNoldy. "Y siento que no lo sabemos, al menos yo no lo sé".
Sin embargo, no todos los modelos de IA funcionan bien. Lowry dijo que hay una gran cantidad de modelos de IA de pronóstico del tiempo no probados en el mercado. Los dos que hasta ahora han demostrado ser los más precisos, aunque con sus propios defectos, son los modelos desarrollados por Google DeepMind y el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo con sede en el Reino Unido.
Al predecir la trayectoria de Isaías, el modelo de inteligencia artificial de Google DeepMind superó a los modelos físicos tradicionales, pero no hizo un buen trabajo al predecir la intensidad de la tormenta. Las fotografías tomadas por The Associated Press el 10 de octubre muestran a personas recuperando artículos de una casa flotante que se derrumbó en Destin después del huracán Isaías.
Los pronosticadores del Centro Nacional de Huracanes utilizan múltiples modelos probados, tanto de inteligencia artificial como tradicionales, al producir pronósticos oficiales. "Cada tormenta presenta diferentes desafíos de pronóstico", dijo Michael Brennan, director del Centro Nacional de Huracanes. "Por eso adoptamos un enfoque conjunto, utilizando una combinación de los mejores modelos". Y todavía depende de la gente interpretar los resultados de esos modelos y decidir qué decirle al público. Durante un huracán activo, el Centro Nacional de Huracanes publica actualizaciones cada seis horas. Los propios modelos a veces cambian dramáticamente entre actualizaciones, y los pronosticadores deben traducir estas predicciones inestables en una guía clara sobre la cual la gente pueda actuar.
“Uno de los grandes valores que aportan los pronosticadores humanos es la continuidad”, dijo Brennan. "Utilizamos nuestra experiencia y conocimiento para traducir los pronósticos de huracanes en información sobre desastres, y eso es a lo que la gente realmente debe prestar atención".
Los científicos esperan que la tecnología avance rápidamente. Brennan dijo que el modelo Google DeepMind aún necesita mejoras. Superó a otros modelos en el seguimiento de la trayectoria de Isaías, pero fue inferior al pronóstico mixto del Centro Nacional de Huracanes al juzgar la intensidad de la tormenta. El equipo de Brennan proporciona periódicamente comentarios a Google DeepMind para ayudar a mejorar el modelo. Google no respondió a las preguntas de NPR sobre el asunto.
El "futuro de los pronósticos siempre está cambiando", dijo Brennan, y "nunca ha sido una cosa la que impulsa estos avances". No hace mucho, señaló, los meteorólogos no podían predecir qué tan fuerte sería una tormenta en dos días; eso ha cambiado debido a los avances en los modelos de pronóstico y mejores datos recopilados por satélites y aviones. "En términos de pronósticos de intensidad, el error es aproximadamente la mitad de lo que fue durante Katrina", dijo Brennan.
La meteoróloga Laurie cree que lo interesante de la IA es la velocidad de mejora. Los modelos de IA se pueden actualizar en sólo meses o incluso semanas, mientras que los modelos tradicionales se pueden actualizar como máximo una vez al año. “Los avances que hicieron en tecnología y predicciones de huracanes en un año fueron cosas que a nosotros nos llevó 10 o incluso más de diez años lograr en el pasado”, dijo Lowry.
Pero a pesar de que la IA está avanzando rápidamente, Lowry dijo que no le preocupa que la inteligencia artificial reemplace a los humanos. "Para mí, no tengo ningún tipo de crisis existencial debido a la IA", dijo Lowry. "En todo caso, creo que es una gran ayuda para nuestra industria".
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