En los últimos años, hemos presenciado un crecimiento exponencial en el desarrollo y la aplicación de las inteligencias artificiales generativas (IA generativas). Estas herramientas son capaces de crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes, y están revolucionando la forma en la que nos relacionamos con la tecnología.
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Las IA generativas tienen un amplio abanico de aplicaciones potenciales en diversos sectores. De hecho, Microsoft ha presentado esta semana “Aurora”, un modelo de inteligencia artificial (IA) revolucionario que puede pronosticar el clima global y la calidad del aire con una precisión sin precedentes en menos de un minuto.
Un avance pionero en la predicción del clima y la calidad del aire
Según la revista Nature, las capacidades de Aurora son pioneras en el campo de la meteorología. “Para mí, este es el primer gran paso en un viaje hacia la química atmosférica y el aprendizaje automático”, comentó al medio el investigador de aprendizaje automático Matthew Chantry del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF) en Reading, Reino Unido.
A diferencia de los sistemas tradicionales que combinan modelos matemáticos con aprendizaje automático, Aurora es el primer sistema que utiliza únicamente IA para medir la contaminación global, una tarea considerada más compleja que la predicción del clima. Además, los modelos con IA requieren menos potencia computacional que los modelos matemáticos convencionales, lo que los hace más accesibles para una amplia gama de usuarios.
¿Cómo funciona Aurora?
El objetivo central de Aurora es ayudar a predecir los efectos de los eventos climáticos extremos, como la intensificación de una tormenta. El modelo puede pronosticar una amplia gama de variables atmosféricas, desde la temperatura y la velocidad del viento hasta los niveles de contaminación del aire y las concentraciones de gases de efecto invernadero.
Para lograr una mayor precisión y eficacia, Aurora fue entrenada durante más de un millón de horas con diversas simulaciones meteorológicas y climáticas, lo que le permitió comprender mejor la dinámica atmosférica de la Tierra.
Además, la IA es capaz de reconocer patrones e identificar variables relevantes. “Al entrenar previamente con un vasto corpus de datos diversos y realizar ajustes en tareas específicas, Aurora aprende a capturar patrones y estructuras intrincados en la atmósfera, lo que le permite sobresalir incluso con datos de entrenamiento limitados cuando se está afinando para una tarea específica”, describe Microsoft.
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Para determinar la contaminación del aire, Aurora utiliza información del Servicio de Vigilancia Atmosférica de Copérnico (CAMS), que es bastante compleja porque recoge información sobre la química atmosférica, los patrones climáticos, las actividades humanas y la naturaleza heterogénea de los datos.
Los expertos esperan que los logros del desarrollo de Aurora puedan aplicarse también a otras áreas y abarcar todo el sistema terrestre, incluso en regiones con escasez de datos, como los países en desarrollo y las zonas polares.
“Esto podría tener impactos de gran alcance en sectores como la agricultura, el transporte, la recolección de energía y la preparación para desastres, permitiendo a las comunidades adaptarse mejor a los desafíos que plantea el cambio climático”, concluyen.
