Google Research ha presentado un nuevo modelo accesible al público que integra principios de física y aprendizaje automático, permitiendo hacer predicciones meteorológicas a corto y medio plazo y simular patrones climáticos a lo largo de décadas. Conocido como NeuralGCM, este modelo no solo supera a algunos modelos actuales de predicción meteorológica y climática, sino que también promete significativos ahorros en potencia computacional en comparación con los simuladores convencionales.
Reducir la incertidumbre en las previsiones a largo plazo y mejorar la estimación de fenómenos meteorológicos extremos son objetivos clave para abordar el cambio climático y adaptarse a él, según lo destacado por la revista especializada. Los modelos actuales de circulación general, que capturan los procesos físicos de la atmósfera, el océano y la tierra, son fundamentales para las predicciones meteorológicas y climáticas actuales.
En contraste, NeuralGCM, desarrollado por el equipo de Google Research liderado por Stephan Hoyer, combina métodos de aprendizaje automático con principios físicos en su diseño atmosférico. El modelo ha demostrado competir con la precisión del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo en predicciones de 1 a 15 días, superando a veces a otros enfoques de aprendizaje automático.
NeuralGCM ha mostrado una reducción significativa de errores al predecir variables globales como temperaturas y humedad en comparación con modelos basados solo en física. Además, al incorporar datos de temperatura superficial del mar, NeuralGCM ha validado sus predicciones climáticas a largo plazo con tendencias observadas de calentamiento global.
Google Research ha liberado NeuralGCM en GitHub para uso público, facilitando su acceso y colaboración entre investigadores. Este modelo se entrenó con ERA5, un conjunto de datos de libre acceso que proporciona una reconstrucción detallada de la atmósfera terrestre durante las últimas ocho décadas, desarrollado por el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo. Aunque aún en desarrollo, el centro ha mostrado interés en integrar NeuralGCM en su conjunto experimental de modelos de inteligencia artificial. En un esfuerzo similar, Google Research también lanzó GraphCast en noviembre de 2023, otro modelo de predicción meteorológica basado en aprendizaje automático que según DeepMind, supera considerablemente a los sistemas tradicionales y proporciona alertas tempranas sobre fenómenos meteorológicos extremos.