La inteligencia artificial, IA, en relación con el tiempo, el clima y la predicción meteorólogica: ¿dónde estamos?

Météo-France responde a cuestiones importantes en relación con la IA y sus aplicaciones en el tiempo, clima y sus predicciones.

Météo-France, actor importante en inteligencia artificial para el tiempo y el clima, ya cuenta con herramientas operativas que movilizan inteligencia artificial y equipos que trabajan para mejorar las previsiones meteorológicas y las proyecciones climáticas. Se presentan algunas preguntas para entenderlo todo.

¿Qué puede aportar la IA a la meteorología?

La capacidad de los métodos de IA para aprender relaciones complejas y operar muy rápidamente ofrece un inmenso potencial por explorar. Estos métodos son especialmente adecuados para la meteorología y el clima, donde la dinámica y los procesos son complejos y dependen de grandes cantidades de datos (estaciones meteorológicas in situ, satélites, radares, etc.).

Otra ventaja es que los algoritmos generados por IA se ejecutan en tiempos muy cortos y requieren pocos recursos computacionales diariamente para producir pronósticos. Sin embargo, para entrenar estos modelos se requiere una gran potencia de cálculo y grandes cantidades de datos de diversos tipos.

Por lo tanto, la IA permitirá, y ya está permitiendo, desarrollos innovadores y potentes en el procesamiento de información meteorológica, ya sea el procesamiento de observaciones, la producción de pronósticos (incluso dentro de los modelos digitales utilizados hoy para el pronóstico del tiempo y las proyecciones climáticas) y la producción de servicios.

La IA puede así ayudar a Météo-France a cumplir aún mejor sus misiones al servicio de la seguridad de las personas y los bienes y, más ampliamente, a apoyar a la sociedad en la gestión de su sensibilidad a la meteorología y la adaptación al cambio climático.

¿Se utiliza ya la IA en Météo-France?

En el campo de la meteorología, Météo-France fue pionero en el uso de la IA. De hecho, la institución lleva varias décadas utilizando formas de IA, principalmente para la previsión y observación del tiempo. Météo-France dispone de herramientas operativas y equipos que utilizan técnicas de inteligencia artificial para mejorar las previsiones meteorológicas y las proyecciones climáticas.

En 2021, Météo-France creó un laboratorio dedicado a la inteligencia artificial, el «IA Lab», con un equipo encargado de desarrollar nuevas aplicaciones basadas en la IA. Las actividades de investigación realizadas en Météo-France también integran una parte cada vez mayor de técnicas de IA.

En 2024, Météo-France instaló el primer demostrador francés de previsiones meteorológicas a escala fina, con una resolución horizontal de 1,3 km. Este avance fue posible gracias a una inteligencia artificial que aprendió de los datos producidos por el modelo operativo de previsión meteorológica de Météo-France, Arome.

¿Dónde estamos hoy? ¿Son los modelos de IA más eficientes que los modelos tradicionales?

El rendimiento de los sistemas basados en IA depende de la calidad y cantidad de datos proporcionados para el entrenamiento y, por lo tanto, sigue dependiendo de los sistemas de observación y adquisición de datos para funcionar.

En el campo de la previsión meteorológica, la IA está mostrando actualmente un potencial muy fuerte para las previsiones a gran escala (por ejemplo, ciclones o depresiones invernales), pero aún no permite realizar previsiones a pequeña escala ni predicciones precisas, por ejemplo, de las cantidades y tipos de precipitaciones, hielo negro en las carreteras, ráfagas de viento, turbulencias que afectan a los aviones, etc.

En Météo-France se están llevando a cabo proyectos de investigación para ir más allá. El establecimiento está desarrollando el primer modelo francés de previsión meteorológica a escala regional basado en IA. Este trabajo forma parte de colaboraciones nacionales y con los socios europeos de Météo-France, en particular el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) y otros servicios meteorológicos nacionales europeos.

¿Podría la IA reemplazar la experiencia humana?

La IA puede ayudar a los pronosticadores a realizar su trabajo, en particular sintetizando las grandes cantidades de datos que tienen disponibles o proporcionándoles borradores iniciales de pronósticos en algunos casos. Esto ya es así hoy en día en lo que respecta a la explotación de conjuntos de previsiones meteorológicas: la IA permite identificar en estos datos de previsión la presencia de fenómenos meteorológicos peligrosos como estructuras de borrascas de gran impacto (tormentas con ecos en forma de arco, sistemas convectivos de mesoescala, es decir, tormentas especialmente potentes, etc.).

Si bien las previsiones numéricas basadas en IA complementan las previsiones numéricas de modelos físicos como Arome o Arpege, la interpretación de los resultados por parte de los pronosticadores continúa y continuará aportando valor añadido a las producciones de Météo-France y al apoyo de los socios institucionales y comerciales en la toma de decisiones.

¿Qué contribución hace la IA a la comprensión del cambio climático?

El uso de la IA para estudios climáticos es actualmente objeto de investigación activa y Météo-France ha publicado trabajos sobre este tema. La IA permite enriquecer la producción de información climática a escala regional, además de las herramientas actuales de modelización climática.

En las operaciones de modelado climático, la representación de ciertos procesos físicos genera costos significativos. Puede sustituirse ventajosamente por algoritmos basados en IA. Esto se llama “modelado híbrido”. El Centro Nacional de Investigación Meteorológica (una unidad de investigación de Météo-France y del CNRS) ha desarrollado, por ejemplo, una versión de su modelo climático que utiliza el potencial de la IA para representar procesos relacionados con la convección profunda (movimientos atmosféricos verticales que desempeñan un papel importante en la formación de nubes).

Fuente: Météo-France