Estados Unidos y China estrenan modelos de inteligencia artificial para prever el tiempo con menos gasto
Los anuncios casi simultáneos aceleran la carrera por pronósticos más rápidos mientras persisten retos clave en fenómenos extremos
Project EAGLE de la NOAA y el modelo Fengyuan: la nueva carrera tecnológica
La meteorología entra en una nueva fase de competencia tecnológica. Estados Unidos activó el 17 de diciembre una nueva batería de modelos operativos impulsados por inteligencia artificial (IA) dentro de su iniciativa Project EAGLE y China presentó esta semana su modelo científico “风源” (Fengyuan) V1.0, también basado en IA y con vocación abierta.
La coincidencia temporal subraya un hecho de fondo. Los grandes servicios meteorológicos buscan recortar drásticamente el tiempo y el coste de cálculo de los pronósticos sin renunciar al rigor que exigen las alertas tempranas.
AIGFS: el pronóstico global con inteligencia artificial de la NOAA
En el caso estadounidense, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) anunció el despliegue de una “nueva generación” de modelos globales con IA para el trabajo diario de predicción.
Entre ellos figura el Artificial Intelligence Global Forecast System (AIGFS), que, según la propia NOAA, puede producir un pronóstico de 16 días usando una fracción mínima de los recursos informáticos del modelo físico tradicional, con tiempos de ejecución del orden de decenas de minutos.
GraphCast de Google DeepMind y el Centro de Innovación en Predicción Terrestre
El salto no es solo de velocidad. El enfoque de Project EAGLE se apoya en modelos de aprendizaje profundo inspirados en GraphCast de Google DeepMind y ajustados con datos de NOAA. La agencia detalla que sus demostraciones globales funcionan en una rejilla de 0,25 grados (aproximadamente 28 kilómetros) y varios niveles de presión, con salidas de variables atmosféricas y de superficie utilizadas por los predictores.
La promesa es clara. Entregar antes “pistas” útiles, sobre todo para patrones a gran escala y trayectorias, en un contexto en el que la rapidez también es parte de la seguridad pública.
Fengyuan en China: asimilación de datos, predicción y plataforma abierta
China, por su parte, presentó el 19 de diciembre “风源” (Fengyuan) como un modelo científico de IA con dos piezas principales (asimilación de datos y predicción) capaz de generar pronósticos globales directamente a partir de observaciones.
El anuncio, publicado en el portal de la Administración Meteorológica de China, subraya la idea de “plataforma” abierta para investigación y mejora del rendimiento, y encuadra el desarrollo como un paso hacia un sistema que combine observación, acoplamiento entre “esferas” y mecanismos físicos. El mismo comunicado añade mejoras en otros tres modelos de IA llamados Fengqing, Fenglei y Fengshun.
Modelos físicos e inteligencia artificial: fiabilidad, transparencia y coste energético
La comparación inmediata entre ambos anuncios invita a una lectura prudente. Los modelos “clásicos”, basados en ecuaciones físicas, siguen siendo el esqueleto de la predicción moderna. La IA entra como acelerador y, en algunos casos, como rival parcial. Pero la transición no se mide solo en porcentajes de ahorro o en minutos de cálculo.
Se mide en fiabilidad, en capacidad de anticipar fenómenos extremos y en transparencia operativa. También en el coste energético y de datos necesario para entrenar estos sistemas, un punto que a menudo queda fuera de la cifra de “tiempo de ejecución” del pronóstico.
Organización Meteorológica Mundial: alerta temprana y predicción meteorológica con IA
Para el lector europeo, el movimiento tiene una consecuencia práctica. Si la IA logra recortar latencias sin perder precisión, la cadena de decisión (avisos, protección civil, gestión del transporte y la energía) puede ganar margen.
Organismos internacionales como la Organización Meteorológica Mundial llevan meses situando la IA como pieza clave para reforzar los sistemas de alerta temprana.
Aurora de Microsoft: predicción meteorológica con IA y competencia industrial
El debate técnico, mientras tanto, ya tiene nombres propios fuera de los servicios estatales. La industria también empuja.
Un ejemplo reciente es Aurora, un modelo de Microsoft que ha alimentado titulares por su rendimiento en predicción meteorológica y fenómenos como ciclones. Esa competencia, entre laboratorios privados y agencias públicas, condiciona el futuro de la meteorología como infraestructura crítica.
