India utiliza el poder de la inteligencia artificial en el pronóstico del tiempo en medio de fenómenos climáticos extremos

India está impulsando el uso de inteligencia artificial (IA) para mejorar sus capacidades de pronóstico del tiempo.

La medida se produce en un momento en que el país está experimentando un aumento de fenómenos meteorológicos extremos, como lluvias torrenciales, inundaciones y sequías.

Eventos climáticos extremos en la India

El calentamiento global ha provocado enfrentamientos más intensos de los sistemas climáticos en la India en los últimos años, aumentando los fenómenos climáticos extremos que han matado a más de 3.000 personas este año, según el Centro independiente para la Ciencia y el Medio Ambiente.

El Departamento Meteorológico de la India (IMD), que está a cargo de ofrecer pronósticos meteorológicos críticos para el país de 1.400 millones de habitantes, está liderando la tarea.

Actualmente, el IMD se basa en modelos matemáticos ejecutados por supercomputadoras, pero la incorporación de IA en una red de observación más grande podría proporcionar datos de pronóstico de mayor calidad a un costo menor.

KS Hosalikar, jefe de Investigación y Servicios Climáticos del IMD, dijo que el departamento ha utilizado eficazmente la IA para enviar notificaciones públicas sobre olas de calor y enfermedades como la malaria.

La siguiente fase es aumentar el número de observatorios meteorológicos que ofrecen datos a nivel de aldea, lo que podría proporcionar datos de mayor resolución para realizar pronósticos más precisos.

El gobierno También anunció que tiene la intención de desarrollar pronósticos meteorológicos y climáticos mezclando inteligencia artificial con modelos tradicionales y que ha establecido un centro para probar la noción a través de talleres y conferencias.

“Un modelo de IA no requiere el alto costo que implica ejecutar una supercomputadora; incluso se puede ejecutar desde una computadora de escritorio de buena calidad”, dijo Saurabh Rathore, profesor asistente en el Instituto Indio de Tecnología de Delhi.

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El futuro de la IA en la previsión meteorológica

Las agencias de pronóstico del tiempo en todo el mundo se están centrando en la IA, que puede reducir los costos y mejorar la velocidad, y que según la Met Office podría “revolucionar” el pronóstico del tiempo, con un modelo reciente financiado por Google que supera los enfoques tradicionales.

Sin embargo, los expertos advierten que el éxito de la IA en la predicción meteorológica depende en gran medida de la disponibilidad de datos de alta resolución.

“Sin disponer de datos de alta resolución en el espacio y el tiempo, no es factible ningún modelo de IA para ampliar en ubicaciones específicas los pronósticos de los modelos existentes”, afirmó Parthasarathi Mukhopadhyay, un científico del clima en el Instituto Indio de Meteorología Tropical.

Mientras India lidia con las dificultades del cambio climático, el uso de inteligencia artificial en el pronóstico del tiempo parece ser un paso crítico para mejorar la precisión, la rentabilidad y la resiliencia general frente a patrones climáticos cada vez más impredecibles.

NASA y Corporación Internacional de Máquinas de Negocios (IBM) anunció en la reciente COP28 que se ofrecería una herramienta de inteligencia artificial llamada Watsonx.ai en la plataforma de inteligencia artificial de código abierto Hugging Space. Watsonx.ai ayudará a los usuarios a monitorear la Tierra desde la órbita, medir los cambios ambientales pasados ​​y proporcionar pronósticos para el futuro.

IBM dijo que cuando este tipo de IA generativa se emplee en el pronóstico del tiempo en el futuro, puede ser factible predecir mejor huracanes, sequías y otros eventos climáticos severos. Esto puede dilucidar la manera precisa en que los cambios ambientales, como el derretimiento del hielo en los polos, pueden afectar nuestra vida diaria.

La tecnología también podría usarse en empresas, como ayudar a los equipos de respuesta a desastres a prepararse para incendios que afecten a viviendas residenciales o ayudar a las organizaciones de logística de la cadena de suministro a comprender mejor los patrones macroclimáticos.

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