Científicos logran predicciones ultraprecisas de lluvia
10 de noviembre de 2021
Se denomina como "nowcasting" a la predicción meteorológica de gran precisión a un plazo no mayor a dos horas. Esta información es crucial para algunas industrias, que requieren saber con la mayor exactitud posible en qué momento, cuánto y dónde lloverá a corto plazo.
La predicción meteorológica es una disciplina muy añeja. En la Edad Media, el ser humano comenzó a intentar predecir fenómenos meteorológicos, por ejemplo, a partir de la observación de las estrellas en el firmamento.
Tal y como apunta hoy la empresa especializada DeepMind, "siglos más tarde, Lews Fry imaginó una 'fábrica predictiva' que usaba procesos computarizados y ecuaciones basadas en las leyes físicas de la atmósfera, a fin de predecir el clima global."
Estos métodos, sin embargo, eran incapaces de cubrir el vacío en las predicciones a un plazo muy corto o casi inmediato.
Más allá de la predicción del clima
El "nowcasting" se basa en datos de alta precisión, generados por radares y sensores. La información es procesada a través de inteligencia artificial y modelos supervisados de "machine learning".
Al final, "se trata de producir 'películas de radar'", animaciones en forma de mapas con los datos capturados de los radares, más las imágenes generadas mediante los análisis estadísticos, económicos y cognitivos de la inteligencia artificial.
Contar con esa información ayudaría no solo a sectores como la gestión del agua, la agricultura y la aviación, sino también a la prevención de desastres en caso de la predicción casi inmediata de lluvias de gran intensidad.
DeepMind reconoce que "todo modelo tiene sus limitaciones", y en el caso de sus modelos predictivos, "se necesita trabajar más para mejorar la precisión en el caso de la predicción a largo plazo, así como de fenómenos de gran intensidad, o de muy poca frecuencia."
Sin embargo, la promesa de este modelo es firme. DeepMind consultó ya a más de 50 expertos del Servicio Meteorológico de Reino Unido, y casi 90 por ciento de ellos afirmó que prefería el nuevo modelo de la empresa a otros métodos de "nowcasting".
EL(dm, Technology Review)