Los modelos tradicionales superan a la IA en la predicción de fenómenos meteorológicos extremos

Los modelos tradicionales de predicción meteorológica, basados en principios físicos, siguen siendo más fiables que los sistemas de inteligencia artificial (IA) para anticipar fenómenos extremos sin precedentes, según un estudio publicado en Science Advances.

Aunque es sabido que los modelos de IA han superado a los tradicionales en ciertos aspectos de la predicción meteorológica, la investigación demuestra que aún no son capaces de simular con exactitud eventos climáticos récord, como olas de calor o tormentas excepcionales.

Resultados del estudio

Los autores del estudio analizaron la capacidad de ambos tipos de modelos para predecir miles de eventos extremos registrados en 2018 y 2020, incluyendo temperaturas récord, frío intenso y vientos fuertes. Los resultados mostraron que los modelos de IA subestiman tanto la frecuencia como la intensidad de estos fenómenos.

Uno de los investigadores, el profesor Sebastian Engelke de la Universidad de Ginebra, advirtió en declaraciones a Carbon Brief que este hallazgo es una señal de alerta contra la sustitución apresurada de los modelos tradicionales por sistemas de IA en la predicción meteorológica.

Diferencias entre modelos tradicionales y de IA

Los modelos tradicionales, conocidos como basados en física, utilizan ecuaciones complejas que reproducen los procesos atmosféricos y oceánicos, fundamentados en leyes físicas consolidadas por décadas de investigación. Estas herramientas permiten simular el clima con días o semanas de antelación y son la base de los sistemas de alerta temprana que salvan vidas y reducen daños económicos.

En cambio, los modelos de IA emplean un enfoque estadístico. Se entrenan con grandes volúmenes de datos históricos para identificar patrones y generar predicciones. Entre sus ventajas destacan:

• Menor consumo de recursos computacionales, al evitar el cálculo de miles de ecuaciones.
• Mayor precisión en ciertas predicciones meteorológicas a corto plazo.

Sin embargo, su principal limitación radica en que dependen en gran medida de los datos con los que se entrenan. Esto significa que solo pueden predecir eventos similares a los ya registrados, lo que dificulta la simulación de fenómenos nunca antes observados, como los récords climáticos actuales.

El desafío de los fenómenos sin precedentes

El cambio climático está intensificando la frecuencia y severidad de los fenómenos meteorológicos extremos. Los eventos que rompen récords por márgenes significativos, como las olas de calor históricas o las tormentas devastadoras, plantean un reto adicional para los modelos de IA.

El estudio subraya que, aunque la tecnología avanza rápidamente, la física sigue siendo insustituible para comprender y predecir estos eventos excepcionales. Los autores insisten en que, por ahora, los modelos tradicionales siguen siendo la opción más fiable para anticipar desastres naturales y proteger a la población.