La temporada 2025 de huracanes del Atlántico, que finalizó oficialmente el 30 de noviembre, demostró las crecientes capacidades de la inteligencia artificial para el pronóstico de tormentas. Y los expertos afirman que no hay vuelta atrás.
Esta temporada, el Centro Nacional de Huracanes (NHC, por sus siglas en inglés) complementó su conjunto habitual de modelos tradicionales con modelos basados en IA, incluyendo uno desarrollado por Google DeepMind. Los meteorólogos afirman que este modelo de IA en particular les permitió alcanzar el “santo grial” del pronóstico de huracanes: predicciones precisas de cambios rápidos en la intensidad de una tormenta.
Los pronósticos que predicen la trayectoria de un huracán utilizando modelos tradicionales se han vuelto mucho más precisos en los últimos años, pero los pronósticos de intensidad fueron menos fiables, especialmente en cuanto a la predicción de una intensificación rápida.
El modelo DeepMind proporcionó a los meteorólogos un grado de confianza inusualmente alto sobre la intensificación rápida del huracán Melissa unos tres días antes de azotar Jamaica como una catastrófica tormenta de categoría 5. Esta fue la primera vez que el NHC predijo que una tormenta se convertiría en un monstruo de categoría 5 desde el momento de su formación como huracán de categoría 1.
Predecir la intensificación rápida se está volviendo una tarea crucial a medida que el cambio climático provoca que las tormentas experimenten este proceso con mayor frecuencia, incluso antes de tocar tierra.
En su pronóstico de entonces y en un análisis reciente de final de temporada, los meteorólogos del NHC mencionaron específicamente el modelo DeepMind como el factor que les proporcionó una mayor confianza en el pronóstico.
Según Wallace Hogsett, director científico y de operaciones del NHC en Miami, los meteorólogos están comenzando a confiar cada vez más en los resultados de los modelos basados en IA, incluso si sus detalles no se comprenden tan bien como los de los modelos más tradicionales.
Estos modelos tradicionales se basan en la física y utilizan ecuaciones matemáticas complejas para simular cómo el calor, la humedad, el viento, entre otros, se mueven e interactúan en la atmósfera. El Modelo Europeo y el Sistema de Pronóstico Global Americano —herramientas del NHC desde hace tiempo— tardan horas en generar una proyección y requieren el uso de potentes supercomputadoras para su funcionamiento.
En cambio, los modelos de IA se basan en datos sobre las condiciones meteorológicas históricas y utilizan esa información para simular la trayectoria e intensidad probables de un huracán. Se pueden ejecutar en alta resolución, en la nube e incluso en algunos ordenadores de escritorio, en tan solo unos minutos.
El modelo DeepMind es un conjunto de IA, lo que significa que se ejecuta varias veces a la vez, cada vez con condiciones atmosféricas ligeramente variables para determinar la sensibilidad del pronóstico a las pequeñas diferencias que puedan existir al inicio de la simulación.
Esto puede ayudar a los pronosticadores a tener una mejor idea de la certeza estadística de la proyección y a decidir el grado de confianza en los resultados.
“Creo que está bastante claro que estos modelos de IA serán útiles y serán un componente del proceso de pronóstico de huracanes en el futuro”, declaró Hogsett en una entrevista. “En particular, el modelo Google DeepMind parece ser uno de los modelos individuales con mejor rendimiento”.
Sin embargo, Hogsett restó importancia al rendimiento del conjunto DeepMind, o de cualquier otro modelo, durante una tormenta en particular, señalando que lo más importante es el rendimiento a largo plazo a lo largo de toda una temporada con múltiples tormentas.
Un representante de Google DeepMind también advirtió contra la exageración de las capacidades del modelo basándose en su rendimiento durante una sola tormenta, como el huracán Melissa.
Sin embargo, James Franklin, exjefe de división del NHC, realizó un análisis y descubrió que el conjunto de Google DeepMind superó a todos los demás modelos informáticos en cuanto a precisión en el pronóstico de trayectoria e intensidad para toda la temporada, a pesar de que no tuvo un rendimiento uniforme con cada tormenta formada.
Pero, incluso con ese resultado, Franklin instó a la cautela. “Esta es una herramienta nueva y, en cierto modo, es más difícil de usar que el modelo europeo o el GFS”, afirmó. Esto se debe a que, para pronosticadores como él, los modelos de IA son “una especie de caja negra”.
“Busca patrones, esencialmente en datos históricos. No está vinculado a la física. Puede obtener prácticamente cualquier respuesta que crea encontrar en los datos históricos”, afirmó.
Esto puede dificultar que los meteorólogos evalúen la fiabilidad de un pronóstico de IA, y explica por qué la posibilidad de ejecutar simultáneamente múltiples modelos ligeramente diferentes es una característica importante del conjunto de DeepMind. Los meteorólogos están acostumbrados a otros modelos de pronóstico de conjunto, por lo que usar uno basado en IA podría resultarles más natural.
Dejando de lado las dificultades, el análisis de fin de temporada del NHC dejó claro que la IA ya ha desempeñado un papel en la mejora de los pronósticos de intensificación rápida, por lo que los expertos afirman que “claramente se está produciendo un progreso significativo”.
John Cangialosi, especialista sénior en huracanes del NHC, afirmó que el pronóstico de huracanes se encuentra en el período de cambio más rápido en 20 años de trabajo. Sin embargo, afirmó que los modelos de IA no van a reemplazar a los basados en la física, y ni siquiera van a quitarle las tareas de pronóstico a los humanos. “La IA es una herramienta increíble. [Pero] comete errores. Tiene errores, como cualquier otro enfoque. Es imposible que estos modelos [de IA] proporcionen la respuesta correcta, exactamente la respuesta correcta para la trayectoria, la intensidad, la estructura o, aún más importante, los impactos”, afirmó Cangialosi.
Si bien empresas tecnológicas como Google, Microsoft y Nvidia han tenido ventaja en el desarrollo de modelos meteorológicos y climáticos basados en IA, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y sus socios internacionales también se están sumando al juego con sus propios modelos de IA.
Estos estarán listos para pruebas durante la temporada de huracanes del Atlántico del próximo año.
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