{"id":143485,"date":"2023-11-14T20:02:23","date_gmt":"2023-11-14T20:02:23","guid":{"rendered":"https:\/\/es.digitaltrends.com\/?p=1010687"},"modified":"2023-11-14T20:02:23","modified_gmt":"2023-11-14T20:02:23","slug":"graphcast-el-robot-de-google-que-dejara-sin-trabajo-a-los-meteorologos","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/cordobadirecto.com\/index.php\/2023\/11\/14\/graphcast-el-robot-de-google-que-dejara-sin-trabajo-a-los-meteorologos\/","title":{"rendered":"GraphCast: el robot de Google que dejar\u00e1 sin trabajo a los meteor\u00f3logos"},"content":{"rendered":"

Uno de los segmentos en todo noticiario o programa de televisi\u00f3n que se reh\u00fasa a morir es el del clima o el estado del tiempo<\/strong><\/a>. Ah\u00ed meteor\u00f3logos entregan sus pron\u00f3sticos sobre las condiciones de los pr\u00f3ximos horas y d\u00edas, apoyados generalmente con aplicaciones muy populares como Windy o AccuWeather.<\/p>\n

Lo cierto es que Google quiere destronar el trabajo de la meteorolog\u00eda, ya que una investigaci\u00f3n sugiere que su nuevo robot de IA llamado GraphCast, tiene un 90% de posibilidades de apuntar en un pron\u00f3stico.<\/p>\n

El modelo de aprendizaje autom\u00e1tico promete predicciones de 10 d\u00edas que son mejores, m\u00e1s r\u00e1pidas y m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente que las herramientas que ejecutan su aplicaci\u00f3n meteorol\u00f3gica actual.<\/p>\n

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

\u00abCreemos que esto marca un punto de inflexi\u00f3n en el pron\u00f3stico del tiempo\u00bb, escribieron los investigadores de Google<\/strong><\/a> en un estudio<\/a> publicado el martes.<\/p>\n

El nuevo sistema GraphCast trabaja esencialmente con datos hist\u00f3ricos y los mezcla con informaci\u00f3n espec\u00edfica clim\u00e1tica.<\/p>\n

GraphCast comienza con el estado actual del clima de la Tierra<\/strong><\/a> y los datos sobre el clima hace seis horas. Luego, hace una predicci\u00f3n sobre c\u00f3mo ser\u00e1 el clima dentro de seis horas. A continuaci\u00f3n, GraphCast devuelve esas predicciones al modelo, realiza el mismo c\u00e1lculo y arroja pron\u00f3sticos a m\u00e1s largo plazo.<\/p>\n

El equipo de Google compar\u00f3 los resultados de GraphCasts con el modelo actual que se utiliza para la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica a medio plazo, llamado HRES. Seg\u00fan el estudio, GraphCast super\u00f3 \u00absignificativamente\u00bb a HRES en el 90% de los objetivos utilizados en la prueba.<\/p>\n

GraphCast tambi\u00e9n tuvo un \u00e9xito sorprendente en la predicci\u00f3n de fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos, incluidos ciclones tropicales y cambios de temperatura extra\u00f1os, a pesar de que no estaba espec\u00edficamente entrenado para manejarlos.<\/p>\n

Eso s\u00ed un alivio para los meteor\u00f3logos:<\/p>\n

\u00abNuestro enfoque no debe considerarse como un reemplazo de los m\u00e9todos tradicionales de pron\u00f3stico del tiempo\u00bb, escribieron los autores del estudio. \u00abM\u00e1s bien, nuestro trabajo debe interpretarse como evidencia de que [la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica de aprendizaje autom\u00e1tico] es capaz de enfrentar los desaf\u00edos de los problemas de pron\u00f3stico del mundo real y tiene potencial para complementar y mejorar los mejores m\u00e9todos actuales\u00bb.<\/p>\n

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