RDÉ DIGITAL, ESTADOS UNIDOS (EFE).- La inteligencia artificial (IA) podría marcar un antes y un después en la predicción de desastres naturales. Un equipo liderado por Paris Perdikaris, de la Universidad de Pensilvania, ha desarrollado Aurora, un modelo de IA entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos que, según publica hoy la revista Nature, ofrece mejoras sustanciales en comparación con los modelos actuales de predicción del sistema terrestre.
Diseñada por Microsoft en colaboración con investigadores de las universidades de Ámsterdam y Cambridge, entre otras, Aurora destaca por su capacidad para generar pronósticos precisos sobre el clima, la calidad del aire, las trayectorias de ciclones tropicales y las olas oceánicas, a una velocidad y costo computacional significativamente menores que los métodos tradicionales.
Mientras que los modelos convencionales requieren años de desarrollo y grandes superordenadores, Aurora fue entrenada en apenas ocho semanas gracias a una gran base de datos obtenida mediante satélites, radares, estaciones meteorológicas y simulaciones previas.
Según sus desarrolladores, el sistema logró superar en precisión a siete centros internacionales de pronóstico en la predicción de ciclones a cinco días y en el 92 % de los objetivos para el clima a diez días.
Aurora no se limita a un solo uso: se trata de un modelo base, es decir, una arquitectura de IA flexible capaz de especializarse en diversas áreas del sistema terrestre.
Microsoft destaca que, además de prever el tiempo, Aurora puede ajustarse para anticipar dinámicas atmosféricas más amplias como la contaminación del aire, mostrando su potencial para apoyar la gestión ambiental y la respuesta ante emergencias climáticas.
El avance se suma a una tendencia creciente en la aplicación de IA a la meteorología. Google ya presentó en 2023 su modelo GraphCast, también basado en aprendizaje automático, con resultados prometedores en predicciones rápidas y anticipadas de eventos extremos.
