El modelo FNV3 de Weather Labs acertó la trayectoria del huracán Isaías con un margen de error de pocas horas a más de tres días. Este resultado contrasta con el desempeño de los modelos tradicionales, que no lograron predecir con la misma exactitud. La IA, en este caso, demostró una capacidad notable para anticipar la evolución del fenómeno meteorológico.
El modelo de inteligencia artificial situó el momento de tocar tierra con un margen de error de pocas horas a más de tres días vista. Esta precisión representa un avance significativo en la capacidad de los sistemas de predicción, que ahora pueden ofrecer una visión más clara de los eventos climáticos complejos.
El modelo de DeepMind superó el pronóstico del NHC en trayectoria entre 12 y 72 horas, logrando una habilidad comparable en intensidad. Aunque el director del Centro Nacional de Huracanes destacó que el pronóstico oficial del NHC tuvo entre un 20 y un 40% más de habilidad que la IA a la hora de predecir la fuerza del huracán, los resultados muestran que la tecnología de IA está ganando terreno.
La IA consume unas 1.000 veces menos energía por pronóstico que los modelos tradicionales. Esta eficiencia energética representa una ventaja importante, especialmente en un contexto donde la sostenibilidad es un factor clave. Los modelos basados en machine learning ya no son una promesa de laboratorio, sino que están operando en tiempo real, brindando apoyo a los meteorólogos.
A día de hoy, la mayoría de los modelos necesitan a la meteorología tradicional para arrancar y tomar toda la información con complejos cálculos físicos. Sin embargo, esta no quita que en el momento en que la IA logre comerse todo el proceso, desde los sensores hasta el mapa del tiempo, los modelos físicos tradicionales puedan quedar obsoletos.