Mundo, 25 de mayo 2025 (ATB Digital).- Predecir el clima es como intentar resolver un rompecabezas en movimiento: cada pieza cambia constantemente y las condiciones pueden girar de un instante a otro. Sin embargo, Microsoft ha dado un paso notable al presentar Aurora, un modelo de inteligencia artificial (IA) que, según un estudio reciente publicado en Nature, está superando a los sistemas tradicionales en precisión, velocidad y coste a la hora de anticipar fenómenos meteorológicos complejos como huracanes y tormentas tropicales.
¿Qué hace especial a Aurora?
Aurora no es solo otro sistema más de predicción. Lo que lo diferencia es su capacidad para realizar pronósticos de 10 días con gran exactitud y, sobre todo, su destreza para prever la trayectoria de ciclones tropicales con días de antelación y mayor precisión que los métodos actuales.
Un ejemplo claro: el tifón Doksuri, uno de los más destructivos del Pacífico, fue anticipado correctamente por Aurora cuatro días antes de tocar tierra en Filipinas. Mientras que los modelos oficiales en ese momento lo dirigían hacia el norte de Taiwán, Aurora acertó su punto de impacto con exactitud. Este tipo de aciertos no son triviales: pueden salvar vidas, optimizar evacuaciones y reducir los daños materiales.
De modelos físicos a inteligencia artificial
Hasta ahora, los pronósticos meteorológicos se han basado en complejas ecuaciones físicas que simulan el comportamiento de la atmósfera a través de principios fundamentales como la conservación de la masa, la energía y el momento. Estos modelos requieren supercomputadoras y una enorme cantidad de recursos computacionales.
Aurora, en cambio, fue entrenado exclusivamente con datos históricos. Este enfoque basado en el aprendizaje automático le permite encontrar patrones que los modelos físicos tardan mucho más en calcular. Según el estudio, el coste computacional de Aurora es cientos de veces menor que el de los sistemas tradicionales.
¿Un nuevo estándar en la predicción meteorológica?
Aurora ha sido capaz de superar a siete centros meteorológicos internacionales en la predicción de trayectorias de ciclones a cinco días. En sus pruebas, también logró vencer al modelo del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF) en un 92% de los casos de pronósticos globales a 10 días.
Este dato es particularmente relevante, ya que el ECMWF ha sido considerado durante años como el referente global en cuanto a precisión meteorológica. Incluso otros gigantes tecnológicos han empezado a competir en esta carrera, como Google, que presentó en diciembre su modelo GenCast, superando al ECMWF en más del 97% de las predicciones durante desastres climáticos registrados en 2019.
¿Qué significa esto para el futuro de la meteorología?
Los expertos hablan de un momento decisivo para la ciencia atmosférica. Paris Perdikaris, autor principal del estudio y profesor en la Universidad de Pensilvania, lo define como el comienzo de una era de transformación, donde las IA pueden trabajar directamente con datos de sensores remotos (como satélites y estaciones meteorológicas) y generar pronósticos de alta resolución a nivel local.
Este enfoque no busca reemplazar de inmediato los modelos tradicionales, sino integrarse con ellos. De hecho, instituciones como Meteo-France ya están desarrollando sus propios modelos basados en IA. Incluso el ECMWF ha lanzado un prototipo que, aunque funciona a menor resolución (30 km frente a los 10 km de Aurora), es mil veces más eficiente en términos de tiempo computacional que sus modelos clásicos.
¿Cuáles son los desafíos?
Pese a sus avances, Aurora aún no ha sido comercializado ni implementado operativamente. Las agencias meteorológicas están observando con cautela, realizando pruebas rigurosas para asegurar que los nuevos modelos no solo sean precisos, sino también fiables en situaciones extremas.
Además, trabajar con IA requiere una adaptación profunda de las infraestructuras existentes. No se trata solo de aplicar un nuevo algoritmo: se necesita validar, integrar y garantizar que los pronósticos generados sean comprensibles y utilizables por los equipos de emergencia, gobiernos y medios de comunicación.
Un cambio de paradigma en marcha
Aunque estamos en los primeros pasos, herramientas como Aurora marcan un antes y un después. No es solo una cuestión de eficiencia o ahorro de costes. Es la posibilidad de anticiparse con mayor claridad a eventos que afectan a millones de personas, desde tormentas hasta olas de calor, sequías o contaminaciones del aire.
Al igual que un buen navegador GPS transformó la forma en que nos desplazamos, estas IA podrían redefinir nuestra relación con el clima, facilitando una respuesta más ágil, informada y eficaz frente a los desafíos del calentamiento global.
Fuente: Medios Locales