Martes, 14 de Enero de 2020

Google desarrolla un nuevo sistema de predicción del clima

En vez de considerar variables físicas y adoptar modelos ya establecidos emplea un sistema de aprendizaje automático basado en la recolección de imágenes de radar.

Aunque la meteorología ha avanzado muchísimo y alcanzado grandes niveles de precisión. Las predicciones para eventos localizados o de rápido desarrollo son muy difíciles de realizar.

El cambio climático ha hecho que este límite sea aún más importante dado que en muchas regiones las variaciones son mucho más drásticas que hace unos años.

Para enfrentar este problema Google ha desarrollado un sistema de predicción de precipitaciones a partir de imágenes de radar y un esquema de aprendizaje automatizado.

 

La idea es poder realizar pronósticos para eventos climáticos a muy corto plazo.

Sistema gráfico

El sistema de Google permite realizar pronósticos altamente localizados sin considerar las variables físicas. Esta cualidad puede resultar algo sorprendente porque va en contra de los modelos más tradicionales, pero tiene su explicación.

El enfoque de Google es considerar a la atmósfera desde el punto de vista puramente gráfico. Lo que supone que dada una serie de imágenes de radar capturadas durante un periodo de tiempo, 1 hora en el actual modelo, debería ser posible predecir las siguientes imágenes de radar.

El aprendizaje automático del sistema se basa completamente en los ejemplos incorporados durante el entrenamiento. Otros datos y modelos han sido dejados de lado.

Evaluación

Las primeras pruebas realizadas se basaron en observaciones históricas de los Estados Unidos entre 2017 y 2019. Los datos se dividieron en periodos de cuatros semanas, las primeras tres semanas se usaron para el entrenamiento y las cuarta para la evaluación. Los resultados obtenidos por el sistema fueron comparados con los conseguidos por los modelos tradicionales.

Google obtuvo mejores resultados que los modelos de flujo óptico, que rastrean los objetos en movimiento, y los de persistencia, que se basan en la proyección de las condiciones de un día al siguiente.

Además, el sistema empleado por Google consiguió sus resultados en unos pocos minutos, mientras que los modelos tradicionales suelen emplear aproximadamente unas 6 horas.

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