Microsoft lanza Aurora, su modelo de IA para anticipar ciclones, olas oceánicas y calidad del aire
Una nueva era en la predicción del clima ha comenzado con el lanzamiento de Aurora, el modelo de inteligencia artificial desarrollado por Microsoft que, según publica este miércoles la revista científ...
Una nueva era en la predicción del clima ha comenzado con el lanzamiento de Aurora, el modelo de inteligencia artificial desarrollado por Microsoft que, según publica este miércoles la revista científica Nature, promete revolucionar el pronóstico de fenómenos naturales como ciclones tropicales, olas oceánicas y la calidad del aire.
Aurora fue entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos —provenientes de satélites, radares y estaciones meteorológicas— y es capaz de generar predicciones complejas en apenas segundos. Según los científicos involucrados, este modelo no solo supera a los sistemas tradicionales en precisión, sino que también reduce considerablemente el costo computacional.
El equipo liderado por Paris Perdikaris, de la Universidad de Pensilvania, en colaboración con investigadores de Microsoft Research y universidades como Ámsterdam y Cambridge, logró resultados sobresalientes: Aurora superó a siete centros de pronóstico globales en la predicción de trayectorias ciclónicas a cinco días, y alcanzó un 92 % de aciertos en predicciones meteorológicas a 10 días.
🧠 ¿Qué es un modelo base?
Microsoft describe a Aurora como un “modelo base” para el sistema terrestre, es decir, una IA entrenada con una amplia gama de datos y que puede adaptarse a distintos tipos de predicción más allá del clima, como la contaminación atmosférica o el comportamiento de las olas oceánicas.
“Su capacidad para ajustarse a múltiples aplicaciones a bajo costo marca un paso decisivo hacia una predicción más accesible y eficiente del sistema terrestre”, destacan los autores.
📊 Menos tiempo, más eficiencia
A diferencia de los modelos tradicionales, que requieren años de desarrollo, Aurora fue entrenado en solo 4 a 8 semanas gracias al uso de datos previamente recopilados. Esta rapidez permite avanzar con agilidad en aplicaciones prácticas que podrían salvar vidas ante fenómenos extremos.
Aurora se suma así a la carrera por mejorar la previsión meteorológica mediante inteligencia artificial, compitiendo con iniciativas como GraphCast, de Google DeepMind, presentado a finales de 2023 como una alternativa más rápida y precisa a los sistemas convencionales.
💬 Con modelos como Aurora, la inteligencia artificial se consolida como una herramienta clave para anticipar desastres naturales, proteger comunidades y entender mejor el comportamiento de nuestro planeta.
