Dom. Jul 14th, 2024

Investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA), centro mixto del Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Cantabria, y de la empresa Predictia, han desarrollado un modelo climático con inteligencia artificial capaz de producir datos meteorológicos en directo y en alta resolución, dentro de la iniciativa Code For Earth del Centro Europeo de Meteorología (ECMWF).

Para ello, los responsables han utilizado distintas técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), que se utilizan, por ejemplo, en herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT o Dall-E, con el objetivo de «producir datos de análisis climáticos de alta resolución a partir de otros datos de una resolución muy baja», explica Mario Santa Cruz, investigador de Predictia.

«Normalmente los datos meteorológicos en directo tienen una resolución muy baja, de unos 25 kilómetros. Por ejemplo, en Cantabria podría suponer que Peñacabarga y Santander tendrían la misma temperatura, lo cual nosotros sabemos que no tiene mucho sentido, por tanto, utilizamos técnicas de inteligencia artificial para producir una rejilla de referencia de mayor resolución», añade.

El objetivo es mejorar la precisión geográfica para así obtener una información climática mucho más fiel. «Antes teníamos un único valor para Peñacabarga y Santander, ahora podemos separarlo en zonas más pequeñas y asignarles un valor ajustado a las características de cada región en particular», afirma Santa Cruz.

Este análisis climático tan preciso y rápido se podría realizar con modelos físicos, sin embargo, tienen un alto coste computacional comparado con las técnicas que ha implementado el equipo investigador, «en las que, en cuestión de dos segundos, podemos ejecutar los datos de todo un día», explica el investigador.

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Por Luis Fernando Prieto

Periodista especializado en empresas y movilidad.

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