Vuelos y emergencias: por qué importa la buena IA predictiva de lluvia
Para el campo de la meteorología una de las prioridades es la de poder predecir las precipitaciones con la mayor antelación posible, y probando con distintas tecnologías parece ser que lograron encontrar una que revolucione está área, la inteligencia artificial. DeepMind ha anunciado una herramienta de aprendizaje profundo capaz de notificar la probabilidad de precipitaciones en los siguientes 90 minutos.
En colaboración con el Met Oficce (servicio meteorológico nacional del Reino Unido) la empresa DeepMind desarrolló una herramienta de aprendizaje profundo llamada DGMR (deep generative model of rainfall o modelo generativo profundo de precipitaciones) capaz de predecir con precisión la probabilidad de lluvia en los próximos 90 minutos.
En el mundo no existen herramientas similares, por eso mismo es muy difícil poder compararla con alguna. Decenas de expertos aseguraron que estas previsiones realizadas por el DGMR eran las mejores en una serie de factores en el 89% de las veces.
Existen muchos sectores en donde predecir la lluvia, especialmente las más intensas, es un requisito indispensable, desde los eventos al aire libre hasta la aviación, comercial o militar, y los servicios de emergencias. Saber cuánta agua hay en el cielo, y cuándo y dónde va a caer, depende de una serie de procesos meteorológicos, como los cambios de temperatura, la formación de nubes y el viento. Todos estos factores son suficientemente complejos por sí mismos, pero lo son aún más cuando se combinan.
Si bien existen técnicas bastante “aceptables” para medir o predecir precipitaciones a largo plazo, las cuales utilizan simulaciones informáticas masivas de la física atmosférica, no son tan buenas para predecir lo que va a suceder en la próxima hora. "El pronóstico inmediato de las precipitaciones sigue siendo un reto sustancial para los meteorólogos", afirma Greg Carbin, jefe de operaciones de previsión del Centro de Predicción Meteorológica de la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA) en EE.UU.
No es un misterio conocer cómo funciona DeepMind, puesto que los investigadores a cargo de ella entrenaron su IA con datos de radar y con las mediciones publicadas instantáneamente por distintos países como Estados Unidos y Reino Unido que rastrean la formación y el movimiento de las nubes se juntan y se obtiene un vídeo en Stop-motion que se actualiza casi al instante que muestra cómo se mueven los patrones de lluvia a lo largo de un país.
Una prueba bastante dura
Los investigadores quisieron poner a prueba el DGMR, y por eso decidieron pedirle a 56 meteorólogos de la Met Office (que no participaron en el trabajo) que valoraran el DGMR en una comparación a ciegas con las previsiones realizadas por una simulación física de última generación y una herramienta de aprendizaje profundo rival; el 89% dijo que prefería los resultados dados por el DGMR.
La colaboración de DeepMind con el Met Office es un buen ejemplo de desarrollo de IA realizado en colaboración con el usuario final, algo que parece una idea obviamente buena pero que a menudo no ocurre. El equipo trabajó en el proyecto durante varios años, y las aportaciones de los expertos de la Met Office dieron forma al proyecto.
lluvia
Autor: por Will Douglas Heaven | traducido por Editores de MIT Technology Review en español
Fuente: https://www.technologyreview.es/s/13707/vuelos-y-emergencias-por-que-importa-la-buena-ia-predictiva-de-lluvia