Innovaciones de la IA generativa aceleran las predicciones climáticas con el modelo Spherical DYffusion

MadridInvestigadores están utilizando inteligencia artificial generativa para mejorar los modelos climáticos, haciéndolos más rápidos y eficientes. Científicos de Seattle y San Diego han desarrollado un modelo llamado Spherical DYffusion, similar a la tecnología detrás de herramientas como DallE. Este modelo permite realizar predicciones climáticas para 100 años en solo 25 horas, en lugar de tardar semanas en supercomputadoras como antes.

Combinar datos basados en la física con IA es muy prometedor para la ciencia climática. Los modelos actuales son precisos pero requieren mucha potencia de cálculo y tienen limitaciones de tiempo. El modelo Spherical DYffusion resuelve estos problemas al funcionar eficientemente en clústeres de GPU en lugar de supercomputadoras, permitiendo que más personas accedan y realicen experimentos con simulaciones climáticas.

Principales beneficios del nuevo modelo incluyen:

• Velocidad: Realiza predicciones climáticas 25 veces más rápido que los métodos actuales.
• Eficiencia: Funciona en hardware menos exigente, lo que aumenta su accesibilidad.
• Precisión: Ofrece una precisión comparable a los modelos de última generación, pero con costos reducidos.

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Los modelos climáticos más rápidos y fáciles de usar pueden tener un impacto más amplio. Estos pueden ayudar a los responsables políticos a evaluar una variedad de escenarios, lo cual es clave para una buena planificación. Esta tecnología podría hacer que la modelización climática sea más accesible para grupos de investigación más pequeños o organizaciones sin fines de lucro que antes no podían costear los complejos cálculos necesarios.

Este avance indica un cambio en la manera en que predecimos el clima y el tiempo a nivel mundial. Mediante modelos de aprendizaje profundo que utilizan datos, podríamos obtener nuevos conocimientos sobre patrones climáticos a largo plazo. La combinación de modelos de IA con la ciencia tradicional podría conducir a nuevos descubrimientos, permitiendo pronósticos meteorológicos más precisos y mejores estrategias para combatir el cambio climático.

El modelo ha demostrado ser muy eficaz, aunque aún hay margen para mejorar. Los investigadores están trabajando en su perfeccionamiento, añadiendo elementos como la respuesta de la atmósfera al CO2. Este proceso en curso es crucial para que el modelo sea más preciso y completo. Con el avance de la inteligencia artificial y la ciencia climática, aumentan nuestras probabilidades de comprender y abordar los problemas climáticos globales. El trabajo realizado por los investigadores de la Universidad de California en San Diego y el Instituto Allen para la IA muestra el potencial de combinar diferentes campos para resolver problemas cruciales.