Microsoft dice que una herramienta de código abierto mejora pronósticos de dos a seis semanas
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Investigadores de Microsoft dicen haber desarrollado una forma de menor costo para mejorar los pronósticos meteorológicos de dos a seis semanas. El método, llamado Probabilistic Bias Correction (PBC), usa aprendizaje automático para identificar y corregir sesgos sistemáticos en modelos existentes, en lugar de crear un modelo independiente nuevo. En el estudio publicado en Nature, el PBC mejoró la precisión de un modelo meteorológico basado en física del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos de Mediano Plazo (ECMWF) en el 98% de los objetivos de precipitación y el 92% de los objetivos de temperatura, y duplicó la precisión del sistema de pronóstico con IA del ECMWF analizado.
La herramienta es de código abierto y puede ejecutarse únicamente en CPU, lo que, según los investigadores, podría facilitar su uso por parte de agencias meteorológicas con menos recursos. Matthew Chantry, responsable estratégico de aprendizaje automático del ECMWF, consideró que el trabajo es un ejemplo de nuevas ideas útiles para la comunidad, pero dijo que convertir la investigación en un proceso operativo sigue siendo un desafío.
Por qué importa · interpretación editorial
Al corregir sesgos en modelos existentes, en lugar de requerir un modelo independiente nuevo, PBC podría ofrecer una vía más accesible para mejorar los pronósticos de mediano plazo. Su diseño de código abierto y operación solo con CPU podrían facilitar las pruebas en agencias meteorológicas con menos recursos, aunque Matthew Chantry dice que la adopción operativa sigue siendo difícil.
Fuentes
Investigación