Un sistema de predicción meteorológica totalmente impulsado por IA podría iniciar una revolución en la pronóstico climático
Un revolucionario sistema de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial, Aardvark Weather, promete generar previsiones más rápidas y precisas con una fracción del poder computacional. Esta innovación podría transformar radicalmente el pronóstico de los fenómenos climáticos en todo el mundo.
Por Enrique Coperías
Imagen conceptual del futuro de la predicción meteorológica. Aardvark Weather utiliza inteligencia artificial para generar previsiones globales y locales a partir de datos satelitales y sensores, simplificando por completo la tradicional cadena de predicción meteorológica.
Un nuevo sistema de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial, Aardvark Weather, puede ofrecer previsiones precisas decenas de veces más rápido y utilizando miles de veces menos potencia de cálculo que los actuales sistemas de predicción basados en inteligencia artificial (IA) y física, según un estudio publicado en la revista Nature.
Aardvark ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge, con el apoyo del Instituto Alan Turing, Microsoft Research y el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo, y proporciona un modelo para un enfoque completamente nuevo de la predicción meteorológica con el potencial de transformar las prácticas actuales.
Hoy, las previsiones meteorológicas en las que confía la gente se generan a través de un complejo conjunto de etapas, cada una de las cuales tarda varias horas en ejecutarse en superordenadores hechos a medida. Aparte del uso diario, el desarrollo, mantenimiento y despliegue de estos complejos sistemas requiere mucho tiempo y grandes equipos de expertos.
Más recientemente, una investigación de Huawei, Google y Microsoft ha demostrado que uno de los componentes de esta cadena, el solucionador numérico (que calcula cómo evoluciona el tiempo a lo largo del tiempo), puede sustituirse por IA, lo que da lugar a predicciones más rápidas y precisas. El Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo está aplicando esta combinación de IA y métodos tradicionales.
Predicciones en cuestión de minutos
Pero con Aardvark, los investigadores han sustituido toda la cadena de predicción meteorológica por un único y sencillo modelo de aprendizaje automático. El nuevo modelo toma observaciones de satélites, estaciones meteorológicas y otros sensores y elabora previsiones globales y locales.
Gracias a este enfoque basado en la inteligencia artificial, las predicciones pueden hacerse en cuestión de minutos con un ordenador de sobremesa.
Utilizando sóolo el 10% de los datos de entrada de los sistemas existentes, Aardvark ya supera al sistema nacional de predicción GFS de Estados Unidos en muchas variables y también es competitivo con las previsiones del Servicio Meteorológico de este país, que utiliza datos de entrada de docenas de modelos meteorológicos y análisis de meteorólogos humanos expertos.
Pronósticos del tiempo a la carta
Uno de los aspectos más interesantes de Aardvark es su flexibilidad y sencillez de diseño. Como aprende directamente de los datos, puede adaptarse rápidamente para elaborar previsiones a medida para sectores o lugares concretos, ya sea la predicción de temperaturas para la agricultura africana o la velocidad del viento para una empresa de energías renovables en Europa.
Esto contrasta con los sistemas tradicionales de predicción meteorológica, en los que la creación de un sistema a medida lleva años de trabajo a grandes equipos de investigadores.
Esta capacidad tiene el potencial de transformar la predicción meteorológica en los países en desarrollo, donde no suele haber acceso a los conocimientos y recursos informáticos necesarios para desarrollar sistemas convencionales.
Desde huracanes e incendios forestales hasta la predicción del hielo marino
«Aardvark reimagina los métodos actuales de predicción meteorológica ofreciendo la posibilidad de hacer predicciones meteorológicas más rápidas, baratas, flexibles y precisas que nunca, ayudando a transformar la predicción meteorológica tanto en los países desarrollados como en los países en vías de desarrollo», asegura el profesor Richard Turner, investigador principal de predicción meteorológica en el Instituto Alan Turing y catedrático de Aprendizaje Automático en el Departamento de Ingeniería de la Universidad de Cambridge.
Turner comenta en un comunicado del Instituto Alan Turing un detalle que no quiere dejar pasar por alto: «Aardvark no habría sido posible sin décadas de desarrollo de modelos físicos por parte de la comunidad, y estamos especialmente en deuda con el ECMWF por su conjunto de datos ERA5, esencial para el entrenamiento de Aardvark».
«Estos resultados son solo el principio de lo que Aardvark puede conseguir —dice Anna Allen, autora principal de la Universidad de Cambridge. Y continúa—: Este método de aprendizaje integral puede aplicarse fácilmente a otros problemas de previsión meteorológica, como huracanes, incendios forestales y tornados.
En palabras de Allen, «más allá de la meteorología, sus aplicaciones se extienden a la previsión de sistemas terrestres más amplios, como la calidad del aire, la dinámica de los océanos y la predicción del hielo marino».
Gracias a la IA, la predicción meteorológica se traslada de los superordenadores a los ordenadores de sobremesa, democratizando así el acceso a esta tecnología en países en desarrollo y regiones con escasez de datos. Cortesía: Instituto Alan Turing
La inclusión de la IA en la predicción meteorológica
«Estamos encantados de colaborar en este proyecto, que explora la próxima generación de sistemas de predicción meteorológica como parte de nuestra misión de desarrollar y ofrecer predicciones meteorológicas operativas basadas en IA, al tiempo que compartimos abiertamente los datos en beneficio de la ciencia y de la comunidad en general», explica Matthew Chantry, director Estratégico de Aprendizaje Automático del ECMWF.
Para Chantry es esencial que el mundo académico y la industria trabajen juntos para abordar los retos tecnológicos y aprovechar las nuevas oportunidades que ofrece la IA. «El enfoque de Aardvark combina la modularidad con la optimización de las previsiones de extremo a extremo, garantizando un uso eficaz de los conjuntos de datos disponibles», comenta Chantry.
«Aardvark no solo representa un logro importante en la predicción meteorológica con IA, sino que también refleja el poder de la colaboración y de reunir a la comunidad investigadora para mejorar y aplicar la tecnología de IA de forma significativa», confiesa Chris Bishop, director de Microsoft Research AI for Science.
Democratizar la predicción del clima
En palabras de Scott Hosking, director de Ciencia e Innovación para el Medio Ambiente y la Sostenibilidad del Instituto Alan Turing, «liberar el potencial de la IA transformará la toma de decisiones para todos, desde los responsables políticos y los planificadores de emergencias hasta las industrias que dependen de previsiones meteorológicas precisas.
El avance de Aardvark no es solo cuestión de velocidad, sino de acceso. «Al trasladar la predicción meteorológica de los superordenadores a los ordenadores de sobremesa, podemos democratizar la predicción, poniendo estas potentes tecnologías al alcance de los países en desarrollo y las regiones del mundo con escasez de datos», dice Hosking.
Los próximos pasos de Aardvark incluyen la creación de un nuevo equipo dentro del Instituto Alan Turing dirigido por el profesor Richard Turner, la exploración de las posibilidades de despliegue de Aardvark en el Sur global y la integración de la tecnología en los trabajos más amplios del Instituto para desarrollar previsiones medioambientales de alta precisión sobre el tiempo, los océanos y el hielo marino. ▪️
Información facilitada por el Instituto Alan Turing
Fuente: Allen, A., Markou, S., Tebbutt, W. et al. End-to-end data-driven weather prediction. Nature (2025). DOi: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08897-0
