Una de las variables más difíciles de predecir en el clima es la precipitación, que es la principal fuente de incertidumbre en la predicción de inundaciones. Sin embargo, este nuevo sistema de IA de Google omite por completo la predicción de precipitaciones y, en su lugar, intenta predecir inundaciones a partir de todo lo demás que se conoce.

El desafío clave es que los países que más necesitan estas predicciones de inundaciones a menudo son los lugares que no tienen suficientes datos de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje, ya que carecen de los medios para recopilarlos. Esta nueva técnica ayuda a reutilizar datos de los Estados Unidos y otros países y aplicarlos a regiones menos afortunadas.

Notablemente, este nuevo sistema de IA es más preciso que los Sistemas Globales de Conciencia de Inundaciones utilizados en todo el mundo. Este es un avance increíble que puede ayudar enormemente a las naciones no avanzadas, no solo a sus gobiernos, sino también a sus ciudadanos. Algunos de estos modelos de predicción de inundaciones son incluso lo suficientemente baratos como para ejecutarse en un teléfono inteligente en tu bolsillo.

Google ha desarrollado un enfoque novedoso para la predicción del clima que supera las simulaciones tradicionales basadas en la física. En lugar de depender de modelos meteorológicos computacionalmente costosos, utilizan modelos de IA basados en difusión para generar datos meteorológicos plausibles a partir de observaciones históricas.

La idea clave es que los modelos de difusión, que se utilizan para crear imágenes a partir de indicaciones de texto, también se pueden aplicar a los datos meteorológicos. Estos modelos parten de ruido aleatorio y lo transforman gradualmente en patrones meteorológicos realistas, aprendiendo los entresijos de los eventos meteorológicos extremos en el proceso.

Este enfoque tiene varias ventajas sobre los métodos tradicionales. En primer lugar, requiere mucha menos potencia de cálculo, ya que no necesita ejecutar simulaciones meteorológicas complejas. En segundo lugar, puede aprovechar un conjunto de datos mucho más grande de observaciones meteorológicas históricas, lo que permite que la IA aprenda patrones más completos.

El resultado es un sistema de predicción meteorológica más preciso que las técnicas anteriores, incluido FourCastNet de NVIDIA y GraphCast de DeepMind. Este avance tiene el potencial de mejorar significativamente la predicción del clima, especialmente en regiones con datos y recursos computacionales limitados, lo que en última instancia salvaría muchas vidas al predecir mejor los eventos meteorológicos extremos.

Las líneas de escape de los aviones, conocidas como estelas de condensación, pueden tener un impacto medible en la temperatura del planeta. Si bien solo un pequeño porcentaje de las estelas de condensación (alrededor del 5%) tienen un efecto duradero, este impacto es significativo. Para abordar este problema, los investigadores han desarrollado una simulación basada en IA que puede predecir qué aviones en qué rutas es probable que creen estas estelas de condensación persistentes.

El desafío radica en distinguir con precisión las estelas de condensación de las nubes de cirro que se les parecen. Sin embargo, los investigadores han encontrado una forma confiable de diferenciar entre los dos, lo que hace que el problema sea aprendible para el sistema de IA.

Para probar la eficacia de este enfoque, los investigadores realizaron una prueba con American Airlines, donde propusieron pequeños ajustes de ruta en función de las predicciones de la IA. El resultado fue una reducción del 54% en la creación de estelas de condensación que atrapan el calor, con solo un aumento del 0,3% en el consumo de combustible. Este efecto neto es 20 veces mejor para el medio ambiente que el enfoque actual.

Al evitar intencionalmente las regiones donde es probable que se formen estelas de condensación persistentes, las aerolíneas pueden reducir significativamente su impacto en la temperatura del planeta, con un impacto mínimo en sus operaciones. Este uso innovador de la tecnología de IA tiene el potencial de hacer que el transporte aéreo sea más sostenible y contribuir a la lucha contra el cambio climático.