En muchas ocasiones, los organismos públicos de cada país encargados de hacer cumplir la normativa medioambiental disponen de recursos limitados para alcanzar sus objetivos. En el caso de las agencias meteorológicas, la cantidad de información que se obtiene cada día para sus labores de trabajo es sustancial, la cual debe sumarse a aquella que se tiene ya registrada históricamente, y utilizarse en conjunto para inferir sus predicciones a futuro. No es una sorpresa que se haga uso del Machine Learning en labores de este calibre para obtener predicciones de la manera más rápida y fiable posible. Sin el Machine Learning, la predicción de precipitaciones para una zona dada dentro de una semana, por ejemplo, nos llevaría a los humanos mucho más tiempo de calcular, haciendo de estas predicciones una labor inviable en el caso de querer obtenerse manualmente.
En este artículo analizaremos el uso que se hace del Machine Learning para analizar datos y obtener unas predicciones fiables, en la medida de lo posible, de eventos meteorológicos diversos, acercándonos un poco al procedimiento natural que llevan a cabo las agencias de meteorología cuando se trata de prevenir y advertir a los ciudadanos.
Procedimiento habitual en labores de predicción climática
Las agencias meteorológicas, como AEMET en España, utilizan procedimientos avanzados que combinan tecnologías tradicionales y otras más modernas para generar predicciones meteorológicas fiables. Este trabajo comienza con la recopilación de datos procedentes de estaciones terrestres, satélites, radares, boyas oceánicas y otro tipo de dispositivos. Estos datos alimentan modelos numéricos que simulan condiciones atmosféricas futuras.
La agencia meteorológica de AEMET complementa este proceso con Machine Learning, empleándolo para detectar patrones en grandes volúmenes de datos. Estas técnicas permiten identificar fenómenos extremos, personalizar predicciones para áreas locales y generar alertas tempranas. El enfoque que utiliza la agencia les permite mejorar significativamente la calidad y utilidad de las predicciones obtenidas. Revisemos los principales procedimientos que utilizan este tipo de agencias en su trabajo diario.
Postproceso
El postproceso es una etapa crucial en la que se refinan las salidas de los modelos meteorológicos. Mediante técnicas de Machine Learning, se comparan las predicciones del modelo con observaciones reales a lo largo del tiempo, permitiendo corregir sesgos inherentes y acercar los resultados a la realidad. Este proceso es particularmente efectivo para variables como el viento y la temperatura, aunque presenta mayores desafíos para la otras, como ocurre con la precipitación.
Downscaling
Esta técnica permite obtener información de alta resolución a partir de datos de baja resolución. El downscaling es especialmente relevante para las proyecciones climáticas, ya que permite inferir condiciones locales o regionales a partir de modelos globales de menor resolución. Aunque la regresión lineal es comúnmente utilizada por su simplicidad y eficiencia, otros métodos más complejos como las redes neuronales son capaces de captar detalles más sutiles, ofreciendo mejores resultados en algunos casos.
Nowcasting
El nowcasting se enfoca en la predicción a muy corto plazo, generalmente de 0 a 8 horas. Las redes neuronales profundas han demostrado ser muy efectivas en este campo, superando en algunos casos a los modelos de integración rápida tradicionales. Estas herramientas son especialmente útiles para la predicción de fenómenos como la lluvia, utilizando datos de imágenes satelitales y de radar.
Clasificación de meteoros y refinamiento de algoritmos
Las agencias meteorológicas utilizan Machine Learning para identificar y clasificar diversos fenómenos meteorológicos, como tipos de precipitación, nubes y su altitud, o el potencial convectivo de células tormentosas. Además, estos algoritmos se emplean para mejorar la calibración de sensores que miden variables como temperatura, radiación solar y viento.
Asimilación de datos
La asimilación de datos es un proceso fundamental en la modelización meteorológica. Los algoritmos de Inteligencia Artificial ayudan a ajustar los modelos a las observaciones reales, corrigiendo sesgos y descartando datos de baja calidad. El proceso en sí resulta clave para mejorar la precisión de las predicciones, y es una de las razones por las que algunos modelos, como el del Centro Europeo, destacan en su rendimiento.
Estos procedimientos, potenciados por el Machine Learning, permiten a las agencias meteorológicas procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y generar predicciones cada vez más precisas y fiables.
Aplicabilidad del Machine Learning en meteorología
Podemos observar cómo el Machine Learning cobra importancia en todos y cada uno de los procedimientos que se llevan a cabo en agencias como AEMET, y cómo esta tecnología ha facilitado en gran medida el trabajo de análisis de datos climáticos a lo largo de los años, posicionando a la agencia como una referencia en climatología en nuestro país. Por otro lado, la propia agencia indica que, a pesar de que el Machine Learning ya ha encontrado un lugar dentro de su flujo de trabajo habitual, constantemente se debate acerca de nuevas aplicaciones que esta tecnología es capaz de ofrecer.
La Inteligencia Artificial parece tener aún un vasto camino por recorrer, y resulta interesante observar cómo distintos tipos de algoritmos tienen cabida en un campo tan importante como es la meteorología. A medida que se realicen nuevos hallazgos en Inteligencia Artificial generativa y otros modelos a mayor escala, es muy probable que estos puedan ser utilizados para generar simulaciones más fiables que las que se emplean en la actualidad, lo que ayudará a desarrollar nuevos planes de prevención que otorguen una mayor tranquilidad y prosperidad a las personas en diferentes lugares del planeta.
