{"id":29653,"date":"2025-05-22T16:05:58","date_gmt":"2025-05-22T20:05:58","guid":{"rendered":"https:\/\/elcasternews.com\/?p=29653"},"modified":"2025-05-22T16:05:58","modified_gmt":"2025-05-22T20:05:58","slug":"aurora-el-modelo-de-ia-de-microsoft-que-afina-la-prediccion-de-ciclones-y-olas-oceanicas-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elcasternews.com\/?p=29653","title":{"rendered":"Aurora, el modelo de IA de Microsoft que afina la predicci\u00f3n de ciclones y olas oce\u00e1nicas"},"content":{"rendered":"
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La\u00a0predicci\u00f3n<\/strong>\u00a0fiable del\u00a0sistema<\/strong>\u00a0terrestre<\/strong>\u00a0es esencial para mitigar los desastres naturales y la\u00a0inteligencia<\/strong>\u00a0artificial<\/strong>\u00a0ha demostrado ser prometedora para mejorarla. La revista Nature publica este mi\u00e9rcoles detalles de\u00a0Aurora<\/strong>, un\u00a0modelo<\/strong>\u00a0entrenado con m\u00e1s de un mill\u00f3n de horas de datos geof\u00edsicos diversos.<\/p>\n

Desarrollada por\u00a0Microsoft<\/strong>, esta herramienta de\u00a0inteligencia<\/strong>\u00a0artificial<\/strong>\u00a0(IA<\/strong>) puede superar -seg\u00fan la publicaci\u00f3n cient\u00edfica- las previsiones existentes sobre el\u00a0sistema<\/strong>\u00a0terrestre<\/strong>, permitiendo una\u00a0previsi\u00f3n<\/strong>\u00a0m\u00e1s precisa y eficaz de la calidad del aire, las trayectorias de los ciclones tropicales y la din\u00e1mica de las olas oce\u00e1nicas, as\u00ed como una\u00a0predicci\u00f3n<\/strong>\u00a0meteorol\u00f3gica de alta resoluci\u00f3n.<\/p>\n

Microsoft<\/strong>\u00a0ya dio a conocer este\u00a0modelo<\/strong>\u00a0el pasado a\u00f1o; hoy publica sus caracter\u00edsticas en Nature.<\/p>\n

Las previsiones del\u00a0sistema<\/strong>\u00a0terrestre<\/strong>\u00a0proporcionan informaci\u00f3n sobre una serie de procesos, como el tiempo, la calidad del aire, las corrientes oce\u00e1nicas, el hielo marino y los huracanes, y sirven como herramientas integrales para proporcionar\u00a0alertas tempranas<\/strong>\u00a0de\u00a0fen\u00f3menos extremos<\/strong>.<\/p>\n

Estas se basan en\u00a0complejos<\/strong>\u00a0modelos<\/strong>\u00a0elaborados a partir de d\u00e9cadas de datos, que exigen un gran esfuerzo inform\u00e1tico y a menudo requieren superordenadores y equipos completos para su mantenimiento.<\/p>\n

Los recientes\u00a0avances<\/strong>\u00a0en\u00a0IA<\/strong>\u00a0han demostrado ser prometedores en cuanto a rendimiento y eficacia predictiva; sin embargo, su uso en la\u00a0previsi\u00f3n<\/strong>\u00a0del\u00a0sistema<\/strong>\u00a0terrestre<\/strong>\u00a0no se ha explorado a fondo, se\u00f1ala Nature.<\/p>\n

Paris Perdikaris, de la\u00a0Universidad<\/strong>\u00a0de\u00a0Pensilvania<\/strong>\u00a0(Estados Unidos), y su equipo han desarrollado\u00a0Aurora<\/strong>, un\u00a0modelo<\/strong>\u00a0de\u00a0IA<\/strong>\u00a0entrenado con m\u00e1s de un mill\u00f3n de horas de datos geof\u00edsicos -obtenidos de sat\u00e9lites, radares y estaciones meteorol\u00f3gicas, simulaciones y\u00a0pron\u00f3sticos<\/strong>-.<\/p>\n

Superior a\u00a0modelos<\/strong>\u00a0existentes<\/h2>\n

Aurora<\/strong>, que genera\u00a0pron\u00f3sticos<\/strong>\u00a0en segundos, supera a los\u00a0modelos<\/strong>\u00a0existentes en calidad del aire, olas oce\u00e1nicas, trayectorias de ciclones tropicales y meteorolog\u00eda de alta resoluci\u00f3n con un coste computacional inferior al de los m\u00e9todos de\u00a0previsi\u00f3n<\/strong>\u00a0actuales.<\/p>\n

\u00abCon la capacidad de ajustarse con precisi\u00f3n para diversas aplicaciones a un coste moderado,\u00a0Aurora<\/strong>\u00a0representa un paso notable hacia la democratizaci\u00f3n de predicciones precisas y eficientes del\u00a0sistema<\/strong>\u00a0terrestre<\/strong>\u00ab, escriben los autores en su art\u00edculo.<\/p>\n

Los\u00a0investigadores<\/strong>, tambi\u00e9n de\u00a0Microsoft<\/strong>\u00a0Research y de las universidades de \u00c1msterdam y Cambridge, entre otros, informan de que el\u00a0modelo<\/strong>\u00a0obtuvo mejores resultados que siete centros de pron\u00f3stico en las predicciones de trayectorias cicl\u00f3nicas a 5 d\u00edas en el 100 % de los objetivos medidos y en el 92 % de los objetivos para las predicciones meteorol\u00f3gicas a 10 d\u00edas.<\/p>\n

Los\u00a0experimentos<\/strong>\u00a0necesarios para\u00a0entrenar<\/strong>\u00a0Aurora<\/strong>\u00a0duraron entre 4 y 8 semanas, frente a los a\u00f1os que se necesitan actualmente para desarrollar\u00a0modelos<\/strong>\u00a0de referencia. Los autores se\u00f1alan que este plazo solo fue posible gracias a los datos acumulados previamente con los enfoques tradicionales.<\/p>\n

Los\u00a0investigadores<\/strong>\u00a0indican que esta\u00a0IA<\/strong>\u00a0es un\u00a0modelo<\/strong>\u00a0base<\/strong>\u00a0para el\u00a0sistema<\/strong>\u00a0terrestre<\/strong>\u00a0y que podr\u00eda adaptarse para otros usos adem\u00e1s de la\u00a0predicci\u00f3n<\/strong>\u00a0meteorol\u00f3gica.<\/p>\n

Variedad de datos<\/h2>\n

Un\u00a0modelo<\/strong>\u00a0base<\/strong>, explica\u00a0Microsoft<\/strong>\u00a0en su web, es un\u00a0modelo<\/strong>\u00a0de\u00a0IA<\/strong>\u00a0a gran escala entrenado con una amplia variedad de datos.\u00a0Aurora<\/strong>\u00a0es \u00fanico porque no se limita a la\u00a0predicci\u00f3n<\/strong>\u00a0meteorol\u00f3gica con\u00a0IA<\/strong>, sino que es solo una de las funciones que ofrece.<\/p>\n

Lo que distingue a\u00a0Aurora<\/strong>\u00a0es que se entrena inicialmente como\u00a0modelo<\/strong>\u00a0base<\/strong>\u00a0y, posteriormente, puede especializarse mediante ajustes para ir m\u00e1s all\u00e1 de lo que se considera la\u00a0predicci\u00f3n<\/strong>\u00a0meteorol\u00f3gica tradicional, como el pron\u00f3stico de la contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica, a\u00f1ade la\u00a0compa\u00f1\u00eda<\/strong>.<\/p>\n

Durante su\u00a0desarrollo<\/strong>, los\u00a0investigadores<\/strong>\u00a0ajustaron el\u00a0modelo<\/strong>\u00a0a diversas capacidades de\u00a0predicci\u00f3n<\/strong>, incluyendo la de olas oce\u00e1nicas y ciclones tropicales, lo que demuestra -recalca\u00a0Microsoft<\/strong>– su capacidad como\u00a0modelo<\/strong>\u00a0base<\/strong>\u00a0para el\u00a0sistema<\/strong>\u00a0terrestre<\/strong>, en lugar de solo para la atm\u00f3sfera.<\/p>\n

Microsoft<\/strong>\u00a0no es la \u00fanica\u00a0compa\u00f1\u00eda<\/strong>\u00a0que ha desarrollado una\u00a0IA<\/strong>\u00a0de este tipo. Por ejemplo, a finales de 2023\u00a0Google<\/strong>\u00a0public\u00f3 en la revista Science su\u00a0modelo<\/strong>\u00a0basado en aprendizaje autom\u00e1tico, GraphCast, capaz de hacer un pron\u00f3stico de la meteorolog\u00eda \u00abm\u00e1s r\u00e1pido y preciso\u00bb con hasta 10 d\u00edas de antelaci\u00f3n.<\/p>\n

Google<\/strong>\u00a0tambi\u00e9n dijo que su\u00a0IA<\/strong>\u00a0superaba \u00absignificamente\u00bb a los sistemas tradicionales y que sirve para ofrecer alertas m\u00e1s tempranas sobre fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n<\/div>\n

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La\u00a0predicci\u00f3n\u00a0fiable del\u00a0sistema\u00a0terrestre\u00a0es esencial para mitigar los desastres naturales y la\u00a0inteligencia\u00a0artificial\u00a0ha demostrado ser prometedora para mejorarla. La revista Nature publica este mi\u00e9rcoles detalles de\u00a0Aurora, un\u00a0modelo\u00a0entrenado con m\u00e1s de un mill\u00f3n de horas de datos geof\u00edsicos diversos. Desarrollada por\u00a0Microsoft, esta herramienta de\u00a0inteligencia\u00a0artificial\u00a0(IA) puede superar -seg\u00fan la publicaci\u00f3n cient\u00edfica- las previsiones existentes sobre el\u00a0sistema\u00a0terrestre, permitiendo una\u00a0previsi\u00f3n\u00a0m\u00e1s precisa y […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":29654,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jnews-multi-image_gallery":[],"jnews_single_post":[],"jnews_primary_category":[],"jnews_override_counter":[],"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"class_list":["post-29653","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29653","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=29653"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29653\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/29654"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=29653"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=29653"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=29653"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}