Por: Maria Camila Gonzalez Mosquera

La IA supera a los modelos tradicionales en la predicción de eventos climáticos extremos, reduciendo riesgos y costos.

La predicción meteorológica ha dado un salto cualitativo con la introducción de modelos avanzados de inteligencia artificial (IA) como Aurora de Microsoft, TerraMind de IBM y ESA, y GraphCast de Google DeepMind. Estos sistemas, lanzados en los últimos años, han demostrado ser superiores en precisión y eficiencia frente a los métodos convencionales. La capacidad de anticipar con mayor exactitud fenómenos como huracanes y tormentas severas podría significar un avance crucial en la mitigación de desastres naturales y la gestión de recursos.

Aurora, presentado oficialmente en mayo de 2025, ha sido desarrollado en colaboración con prestigiosas universidades y ha superado a los modelos tradicionales en el 92% de los casos evaluados. Según Paris Perdikaris, profesor en la Universidad de Pensilvania y coautor del estudio, "Aurora no solo predice con exactitud, sino que lo hace de manera accesible, sin depender completamente de principios físicos tradicionales".

Por su parte, TerraMind y GraphCast también han marcado hitos importantes. TerraMind, lanzado en abril de 2025, utiliza IA generativa para analizar datos geoespaciales y mejorar la observación terrestre. GraphCast, por otro lado, utiliza redes neuronales gráficas para ofrecer pronósticos de hasta diez días con una alta tasa de precisión, todo en menos de un minuto y sin necesidad de supercomputadoras.

Estos avances no solo representan un progreso tecnológico, sino que también ofrecen un potencial enorme para reducir las pérdidas humanas y económicas causadas por desastres naturales. Las inundaciones, por ejemplo, han afectado a casi 2.500 millones de personas entre 1994 y 2013, con daños económicos que ascienden a aproximadamente 936.000 millones de dólares. La capacidad de predecir con mayor anticipación y precisión estos eventos podría transformar la forma en que nos preparamos y respondemos a las amenazas naturales.

En conclusión, la integración de la IA en la predicción meteorológica no solo está superando los límites de lo que los modelos tradicionales podían ofrecer, sino que también está democratizando el acceso a información crítica, permitiendo que comunidades vulnerables y sectores como la agricultura se beneficien directamente. Esta revolución tecnológica promete no solo cambiar nuestra capacidad de respuesta ante el clima, sino también nuestra comprensión y gestión del mismo.