Por Stephen Nellis
SAN FRANCISCO, 26 ene (Reuters) – Nvidia lanzó el lunes tres modelos de inteligencia artificial de código abierto diseñados para hacer mejores pronósticos del tiempo y más rápido.
Los modelos, anunciados por la compañía de chips de IA en la reunión anual de la Sociedad Meteorológica Estadounidense en Houston, son parte de un impulso más amplio de la compañía para ofrecer software de código abierto impulsado por sus chips para todo, desde chatbots hasta vehículos autónomos.
Para el pronóstico del tiempo, Nvidia está buscando reemplazar las simulaciones meteorológicas tradicionales, costosas y que consumen mucho tiempo, con versiones impulsadas por inteligencia artificial que, según la compañía, pueden igualar o superar la precisión de los métodos más antiguos. Una vez entrenados, los modelos de IA son más rápidos y su ejecución cuesta menos.
Mike Pritchard, director de investigación de simulación climática en Nvidia y profesor de ciencias del sistema terrestre en la Universidad de California, Irvine, dijo que una aplicación comercial práctica de los nuevos modelos climáticos será en la industria de seguros. Las compañías de seguros a menudo quieren comprender fenómenos extremos como inundaciones masivas o huracanes.
Pero la previsión detallada de tales fenómenos ha sido históricamente costosa porque la previsión meteorológica se realiza en «conjuntos», o grupos de pronósticos individuales «miembros» de cómo podría desarrollarse un fenómeno meteorológico a partir de un punto de partida determinado. Los conjuntos deben contener muchos miembros para detectar posibles valores atípicos, pero calcular cada uno en detalle para ver si una propiedad en particular puede inundarse es lento.
«La tensión desapareció porque la IA es 1.000 veces más rápida», dijo Pritchard en una entrevista. «Así que eres libre de dirigir conjuntos enormes. Y las compañías de seguros operan como conjuntos de 10.000 miembros».
Los modelos «Earth-2» de Nvidia presentados el lunes incluyen uno para producir pronósticos meteorológicos de 15 días, otro que se especializa en pronósticos de hasta seis horas para tormentas severas en los Estados Unidos y otro que puede usarse para integrar flujos de datos dispares de varios sensores meteorológicos para proporcionar un punto de partida para tecnología de pronóstico más útil.
(Reporte de Stephen Nellis en San Francisco; Editado por Ethan Smith)
