La IA, una aliada clave en la previsión de huracanes
Los modelos de IA desarrollados por Google DeepMind han mejorado la precisión en la predicción de la trayectoria de huracanes
EFE
La inteligencia artificial (IA) es criticada por sus centros de datos que consumen mucha energía, y en general por su impacto ambiental. Pero los meteorólogos reivindican el uso de esta tecnología en el pronóstico de los huracanes, un fenómeno particularmente incierto y peligroso.
El Centro Nacional de Huracanes (NHC) de Estados Unidos comenzó a utilizar la herramienta de Google DeepMind el año pasado y actualmente colabora con el gigante tecnológico para desarrollar un nuevo modelo.
Esta cooperación cobró especial relevancia este año, cuando el planeta enfrenta uno de los fenómenos de El Niño más intensos jamás registrados.
El evento -que altera los patrones de vientos y precipitaciones alrededor del planeta- ha causado un número récord de huracanes en el Pacífico. Y el mes pasado el sureste de Estados Unidos enfrentó el huracán Isaías que se formó en el Atlántico.
Pero según Ferran Alet, investigador de DeepMind y encargado de estudiar los huracanes, Google no ha desarrollado una herramienta específica para huracanes. Por lo que los científicos han tenido que recurrir a modelos ya utilizados para pronosticar el clima a diario.
"El mayor desafío para nosotros son los fenómenos meteorológicos extremos", dijo a la AFP.
"Una vez superado ese reto, todo lo demás se dará por sí solo", añadió.
Modelos de pronóstico
Antes de la llegada de la IA, el NHC utilizaba varios tipos de modelos para pronosticar los ciclones tropicales.
Denominados "dinámicos", estos diseños utilizan supercomputadoras para resolver las ecuaciones de la mecánica de fluidos y la termodinámica que rigen la atmósfera.
Los modelos estadísticos se basan en las relaciones históricas entre el comportamiento de las tormentas y variables como la ubicación y la fecha, mientras que los modelos llamados "híbridos" combinan la física y la estadística.
En tanto que los modelos generados por IA se apoyan en vastos flujos de datos, al igual que modelos estadísticos, pero a una escala mucho mayor y con la capacidad de detectar patrones mucho más complejos.
Según un artículo publicado en agosto por DeepMind en la revista científica Nature, los modelos generados por inteligencia artificial se anticipan un día en promedio.
Esto significa que, actualmente, los pronósticos a tres días son tan confiables como los pronósticos a dos días que proporcionaban los modelos anteriores.
DeepMind, por ejemplo, calculó que Isaías podría convertirse en un ciclón tropical una semana antes de que se formara.
El modelo también puede generar mil escenarios posibles para cada ciclón y pronosticar las precipitaciones, así como la trayectoria y la intensidad de la tormenta.
"El NHC comenzó a integrar modelos de IA en su trabajo a finales de junio de 2025. Los modelos DeepMind de Google se incorporaron a algunas herramientas del NHC en 2026 para ayudar en los cálculos sobre la trayectoria y la intensidad de las tormentas", explica a la AFP Dan Brown, jefe de operaciones del centro.
El NHC también utiliza modelos de IA desarrollados por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio y el Servicio Meteorológico Nacional.
Asimismo, ha firmado un acuerdo con Google para colaborar en el desarrollo de nuevos modelos.
Resultados de la IA
Los modelos generados por IA arrojaron "excelentes resultados durante el paso de Isaías", especialmente "en cuanto a la trayectoria", afirma Dan Brown.
Según el investigador, DeepMind, así como los propios modelos del NHC, son los mejores para calcular la trayectoria de los huracanes.
Sin embargo, esta tecnología tiene sus límites.
Brown cree que los modelos pueden "variar considerablemente sus pronósticos de trayectoria o intensidad de un ciclo a otro", lo que obliga a los especialistas a basarse en su experiencia y criterio para determinar y combinar qué modelos anticipan mejor una tormenta en particular.
Por lo tanto, el papel de los investigadores sigue siendo "más importante que nunca", afirma el meteorólogo.
"Un algoritmo puede indicar la probabilidad de una trayectoria, pero no toma en cuenta los datos en tiempo real provenientes de aviones y satélites para determinar la estructura de la tormenta", explica.
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