Google ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial generativa (IA), al que la compañía ha llamado Scalable Ensemble Envolvente Diffusion Sampler (SEEDS), para transformar en gran medida el pronóstico del tiempo y ayudar a realizar predicciones efectivas y de bajo costo. Esta es la era moderna, que ha utilizado en gran medida la supercomputación y los modelos avanzados de IA en comparación con el modo tradicional de predicción del tiempo y, por medio de los mismos, sigue siendo demasiado costoso para su utilización completa.
El artículo de investigación y la publicación del blog de Google son bastante detallados sobre el potencial de SEEDS como software que puede hacer que el pronóstico del tiempo a mediano plazo sea más accesible y rentable para muchas personas sin necesariamente perder precisión.
El desafío de la previsión meteorológica moderna
La previsión meteorológica es una de las herramientas indispensables para la actividad diaria, que garantiza un enfoque informado de la actividad agrícola, la planificación dentro de los sistemas de transporte o la programación individual. Sin embargo, en tiempos de simulaciones o modelos basados en precisión, esto siempre resulta costoso. Este método, ciertamente tradicional, es potente, pero exige muchos recursos computacionales y, por tanto, resulta caro a mayor escala. SEEDS de Google pretende ofrecer una alternativa a estos mediante el uso de IA.
SEEDS se destaca por su capacidad de generar pronósticos conjuntos a una fracción del costo de los modelos convencionales. Es generado por una IA generativa a través de un método igual, si no más preciso, que el sistema de pronóstico operativo de EE. UU. y se ejecuta a una fracción del costo y el tiempo. Esto sería eficiente, ya que, según Google, SEEDS necesitaría sólo dos pronósticos de siembra del sistema operativo para generar sus predicciones.
Los modelos de IA de última generación, incluido SEEDS, coinciden con la precisión de los métodos tradicionales, pero los modelos basados en la física pueden predecir razonablemente mejoras futuras que muy probablemente superarán las de los modelos basados en la física en términos de precisión y costo. -eficiencia.
Implicaciones futuras y la visión de Google
Un modelo de IA generativa como SEEDS traería a la mesa un gran futuro para Google en el pronóstico del tiempo. Los modelos de IA generativa como SEEDS permiten una mayor productividad, conservando así los recursos y dando más poder a las personas dentro de las instituciones de informes meteorológicos.
Estos ahorros podrían luego reinvertirse en hacer más pronósticos y publicarlos con más frecuencia o en desarrollar modelos detallados basados en la física. Más allá de SEEDS, Google es pionero en MetNet-3 y GraphCast, consolidando aún más su compromiso con el avance de las tecnologías relacionadas con el clima.
Una combinación de tecnología para mejorar la previsión
Eso es lo que muestran las predicciones de SEEDS: si se implementan modelos basados en la física con IA generativa, SEEDS puede ayudar a conducir hacia un futuro adecuadamente equilibrado. Se puede elaborar un enfoque híbrido de este tipo para mantener la precisión y la confiabilidad a la par de las expectativas de los pronósticos pero, por otro lado, ser más eficiente y escalable. Mientras tanto, con el progreso tecnológico, todos estos factores de desarrollo se convierten en una oportunidad real para recibir pronósticos meteorológicos reales, más precisos y regulares, que son esenciales en muchas áreas de la actividad humana.
Las SEMILLAS del modelo de Google son, en esencia, un salto gigantesco en la búsqueda de algún tipo de forma aún más eficiente y rentable de pronosticar el tiempo. En otras palabras, SEEDS representa una alternativa esperanzadora a los medios tradicionales de generar pronósticos mediante el uso del poder de la IA generativa de una manera que podría cambiarlos. Hay muchas promesas en la integración de la IA para proporcionar mayor precisión y mayor acceso a la predicción del tiempo a medida que la tecnología mejore. Esto es ciertamente apasionante para el campo de la ciencia meteorológica.
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