La inteligencia artificial puede pronosticar una tormenta casi en tiempo real

Según informa Hickey, el algoritmo que Google está desarrollando está enfocado a pronósticos de 0 a 6 horas con una resolución de un kilómetro cuadrado. El modelo tendrá una latencia de entre cinco y diez minutos, incluyendo en este lapso de tiempo el que dedican a la recolección de datos.

Para llevar a cabo estas predicciones casi a tiempo real, el gigante de los buscadores se apoya en una red neuronal convolucional que aprenderá a aproximarse a los fenómenos meteorológicos gracias a analizar imágenes.

«Tratamos la predicción del clima como un problema de traducción de imagen a imagen y aprovechamos el estado actual de la técnica en análisis de imágenes: redes neuronales», señala Google en su blog oficial.

Sin embargo, la gran novedad de este proyecto radica en que, por lo tanto, el modelo desarrollado por Google es que predecirá el tiempo basándose en el procesado de imágenes del radar meteorológico para determinar si hay una tormenta o no.

En la actualidad, los actuales modelos de predicción se apoyan también en otras variables para ver qué ocurre con los distintos modelos meteorológicos.

Google afirma que su investigación supera en modelos a seis horas vista en todos los casos y asegura que «es mucho más rápido que los modelos más antiguos para las predicciones a muy corto plazo».