El modelo Pangu-Weather de Huawei Cloud, un modelo de IA para la predicción meteorológica global, ya está disponible en el sitio web del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF) .
En este sitio web, meteorólogos, aficionados a la meteorología y el público en general pueden consultar gratuitamente las previsiones meteorológicas mundiales a 10 días de Pangu-Weather. El ECMWF también publicó un informe técnico titulado The rise of data-driven weather forecasting (El auge de las previsiones meteorológicas basadas en datos) en el que se ponía a prueba a Pangu-Weather.
El informe incluye una comparación entre las previsiones realizadas por Pangu-Weather y las del ECMWF IFS (uno de los principales sistemas de previsión meteorológica mundial), de abril a julio de este año. «Los resultados son muy prometedores, con una habilidad comparable tanto para las métricas globales como para los fenómenos extremos, cuando se verifican tanto con el análisis operativo como con las observaciones sinópticas».
Según el informe, la adopción de métodos de aprendizaje automático como Pangu-Weather podría cambiar las reglas del juego en comparación con el progreso gradual y bastante lento de los métodos tradicionales de predicción numérica del tiempo (NWP). Antes de Pangu, la ejecución de las previsiones había aumentado aproximadamente un día por década (según la Organización Meteorológica Mundial, OMM), lo que puede atribuirse al elevado coste computacional de ejecutar una previsión con los sistemas NWP estándar.
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Los modelos ML están a punto de revolucionar la previsión meteorológica con predicciones que requieren un coste computacional mucho menor y que son igual o más precisas.
En este sitio web, meteorólogos, aficionados a la meteorología y el público en general pueden consultar gratuitamente las previsiones meteorológicas mundiales a 10 días de Pangu-Weather
En la actualidad, el ECMWF lleva a cabo una serie de previsiones basadas en datos como parte de su conjunto operativo. El sitio web del ECMWF muestra las previsiones realizadas por Pangu-Weather en seis tipos de gráficos diferentes, entre ellos: presión media a nivel del mar y velocidad del viento de 850 hPa, altura geopotencial de 500 hPa y temperatura de 850 hPa, presión media a nivel del mar y viento de 200 hPa, temperatura y geopotencial a varios niveles de presión, temperatura de 2 m y velocidad del viento de 10 m, velocidad del viento y alturas geopotenciales a varios niveles de presión. Toda esta información es fundamental para predecir el desarrollo de los sistemas meteorológicos, las trayectorias de las tormentas, la calidad del aire y los patrones meteorológicos. El ECMWF utilizó recientemente Pangu-Weather para predecir con éxito la trayectoria del tifón DOKSURI, que tocó tierra en el sur de China en julio.
El ECMWF ha pedido a la comunidad mundial de meteorólogos que redoble sus esfuerzos para utilizar los modelos de IA como componentes adicionales de sus sistemas de previsión y para seguir explorando los puntos fuertes y débiles de tales modelos.
