La previsión del tiempo es una herramienta crucial para salvar vidas y proteger el medio ambiente, sirviendo también como pilar en la toma de decisiones en sectores como la agricultura, la energía y la salud pública. Empresas e instituciones de investigación están implementando, ajustando y desarrollando modelos de vanguardia que permitan nuevos avances científicos gracias a la infraestructura de inteligencia artificial local.
Una empresa destacada en este ámbito es Brightband, un proveedor de herramientas de inteligencia artificial para la predicción meteorológica. Como parte del programa Inception de NVIDIA y su iniciativa Sustainable Futures, Brightband está utilizando el modelo Earth-2 Medium Range para emitir pronósticos globales diarios. Según Julian Green, cofundador y director ejecutivo de Brightband, «la revolución de las nuevas herramientas de IA para la predicción del tiempo es muy emocionante y sigue ganando impulso con nuevos modelos como NVIDIA Earth-2 Medium Range». Al ser de código abierto, el modelo facilita la comparación y las mejoras, impulsando la innovación en el sector meteorológico.
Por su parte, el Servicio Meteorológico de Israel ha comenzado a usar Earth-2 CorrDiff y planifica el uso del modelo Earth-2 Nowcasting para crear previsiones de alta resolución hasta ocho veces diarias. Esto permite a los responsables de tomar decisiones responder con mayor eficacia a fenómenos meteorológicos extremos mientras se reducen los costos computacionales. Amir Givati, director del servicio, destaca que, tras una reciente tormenta, el modelo de IA entrenado con CorrDiff fue el mejor en un análisis de seis horas de precipitación acumulada.
Otros actores en el sector también están adoptando estos modelos avanzados. The Weather Company está evaluando Earth-2 Nowcasting para aplicaciones de climatología severa localizada, mientras que NWS está considerando estos nuevos modelos para mejorar sus flujos de trabajo operativos.
El impacto de estos modelos no se limita solo al ámbito meteorológico. En el sector energético, TotalEnergies está evaluando Earth-2 Nowcasting para mejorar la conciencia del riesgo a corto plazo y la toma de decisiones. Emmanuel Le Borgne, gerente de productos de pronóstico climático y meteorológico en TotalEnergies, considera que «Earth-2 representa un gran avance en la operacionalización de la inteligencia meteorológica avanzada a gran escala».
Además, Eni está probando intensivamente los modelos Earth-2, incluyendo FourCastNet y CorrDiff, para producir pronósticos de alta resolución y demanda de gas. GCL, una de las mayores productoras de materiales solares en China, está utilizando estos modelos para mejorar la precisión de su sistema de predicción fotovoltaica.
En colaboración con Hitachi, el Southwest Power Pool está implementando Earth-2 Nowcasting y FourCastNet3 para mejorar la previsión de viento a corto y mediano plazo, un paso vital para mejorar la fiabilidad de la red y las decisiones operativas.
En el sector financiero, S&P Global Energy está utilizando Earth-2 CorrDiff para convertir datos climáticos en perspectivas locales para la evaluación de riesgos. El grupo asegurador AXA está empleando FourCastNet para generar miles de escenarios de huracanes hipotéticos como parte de su programa de I+D en evaluación de modelos y técnicas metodológicas. Estos desarrollos subrayan el potencial de la colaboración entre la tecnología y el análisis de datos en la gestión de riesgos a nivel global.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
