El avance en la Inteligencia Artificial actualmente permite tener pronósticos climatológicos más acertados, sin embargo, para predecir un evento meteorológico inesperado, primero debes detectarlo, afirmó Alexander Ganshin, CEO de Meteum, una empresa especializada en pronósticos climáticos basados en inteligencia artificial de hiperlocalización para uso personal y profesional.

En entrevista con El Sol de Toluca, el especialista en Inteligencia Artificial subrayó que la inteligencia artificial únicamente resume la información disponible para realizar un pronóstico del clima, señaló que, dicha tecnología contribuye a predecir eventos que no han sido observados, siempre y cuando se aporten elementos que ayuden a generar dicho pronóstico.

“Nuestro enfoque principal ha sido el uso de un algoritmo de aprendizaje automático para ayudarnos a interpretar los pronósticos. La inteligencia artificial nos permite hacer pronósticos del tiempo para una región específica, teniendo en cuenta todo tipo de características locales. Se ha logrado un progreso significativo en esta área en las últimas décadas gracias al aumento de fuentes de observación y al uso de satélites meteorológicos especiales y radares que monitorean la precipitación.

“La calidad del pronóstico también ha mejorado gracias al desarrollo general de la red de observación y al crecimiento de la capacidad informática para procesar grandes cantidades de datos”, declaró Ganshin.

Meteum hace uso de tecnologías que permiten pronósticos del tiempo más precisos y mucho más rápidos que el mismo sistema de simulación meteorológica estándar de la industria “Pronóstico de Alta Resolución” (HRES por sus siglas en inglés); dicha empresa hace uso de algoritmos de inteligencia artificial similares al GraphCast de Google.

En la actual, dijo Alexander Ganshin, existe una red tradicional donde se miden los parámetros meteorológicos en estaciones meteorológicas especiales que sirven como puntos de referencia o fuentes, porque utilizan los mismos métodos e instrumentos al mismo tiempo para recopilar información sobre la atmósfera en la superficie de la Tierra.

Adicionales a los anteriores, hay radares meteorológicos que escanean grandes áreas de la atmósfera y detectan dónde hay y dónde no hay lluvia; también hay radiosondas, o globos especiales lanzados desde estaciones meteorológicas hacia la atmósfera que recopilan información sobre el clima para estudiar el perfil vertical de la atmósfera.

Los medidores, sistemas o aparatos que contribuyen en el pronóstico meteorológico, también hay dispositivos en órbita polar y geoestacionarios utilizados para observaciones espaciales.

De acuerdo con lo informado por el CEO de Meteum, los aviones comerciales también cuentan con sensores que miden parámetros atmosféricos, mientras que para el océano, dijo, hay boyas que miden parámetros atmosféricos y oceánicos, al igual que las estaciones meteorológicas en tierra.

Funcionamiento de los sistemas de medición y costos

Las estaciones meteorológicas cuentan con diversos periodos de medición, algunas son manuales, otras son con observación y otras automáticas.

Los procedimientos que utilizan mediciones manuales, un especialista capacitado que sabe cómo interpretar los datos observa el termómetro, la presión barométrica y las lecturas del viento, pero adicionalmente realiza observaciones al cielo para ver cuánto está cubierto por nubes y cómo es el clima.

En el caso de las estaciones meteorológicas automáticas, las mediciones se realizan automáticamente.

Las mediciones manuales se realizan cada tres horas según las regulaciones, en tanto que una estación meteorológica automática funciona más rápido: cada pocos minutos o cada diez o veinte minutos.

Pese a no precisar los costos a los que ascienden los sistemas de medición meteorológica, Alexander Ganshin puntualizó que la fuente más barata y representativa de información meteorológica disponible es la manual.

Por su parte, los radares meteorológicos especiales son más caros, pues entre sus actividades escanean el área que los rodea y emiten ondas de radio, miden y analizan las señales reflejadas y dispersadas por las gotas de agua más pequeñas para proporcionar información espacial sobre diferentes fenómenos meteorológicos, por ejemplo, dónde está lloviendo, dónde hay una tormenta eléctrica o dónde hay granizo.

Sin embargo, subrayó que los dispositivos más caros son los satélites, principalmente porque enviarlos al espacio cuesta mucho dinero.

Al ser cuestionado sobre la capacidad de inversión por parte de gobiernos federales y estatales para la compra de tecnología que permita mejorar los pronósticos meteorológicos, Ganshin sostuvo que su responsabilidad es crear una red detallada de observaciones meteorológicas, la creación de modelos de pronóstico del tiempo que se calculan en supercomputadoras e interpreten sus resultados.

“El siguiente paso sería el aprendizaje automático e inteligencia artificial, que utilizamos en Meteum. Hasta ahora, las agencias gubernamentales no utilizan realmente todo eso. Pero en general, la inteligencia artificial y la digitalización se están implementando cada vez más en el pronóstico del tiempo. Además, las empresas privadas centradas en big data e inteligencia artificial trabajan con agencias gubernamentales y buscan sinergias para crear un producto de pronóstico del tiempo de alta calidad”, refirió.

IA en la prevención de desastres naturales

Meteum puede enviar información en notificaciones push desde su aplicación para notificar a la mayor cantidad de usuarios posible.

Al analizar situaciones y responder rápidamente, la inteligencia artificial probablemente pueda ayudar a detectar ciclones tropicales que suelen golpear la costa este de México, así como huracanes.

Sin embargo, al momento la Inteligencia Artificial no puede hacer, por sí sola, pronósticos climatológicos.

“En cuanto al último punto, probablemente debería agregar que, para predecir un evento meteorológico inesperado, primero debes detectarlo. Para hacer eso, debes expandir la red de observación utilizando herramientas profesionales, así como mensajes de aficionados y datos de sensores de vehículos, estaciones meteorológicas aficionadas, cámaras de video y otras fuentes.

“Con la ayuda de la inteligencia artificial, todas estas fuentes pueden contribuir a una imagen más detallada y actualizada del clima actual. Con una imagen detallada y agradable del clima actual, podemos crear pronósticos más precisos. Así que, en mi opinión, es importante utilizar la ciencia de datos y la inteligencia artificial y combinar los medios profesionales y tradicionales de observar el clima con cosas como mensajes de personas, sensores, cámaras de video, datos de teléfonos móviles y televisión satelital”, concluyó