En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha comenzado a dejar una huella significativa en numerosas disciplinas, y la meteorología (la previsión meteorológica) no es la excepción.
La predicción del tiempo, un campo históricamente dominado por modelos numéricos y físicos, está viendo cómo la IA juega un papel cada vez más relevante, aportando mejoras significativas en precisión y rapidez.
Pero, ¿qué hace exactamente la IA en este contexto? ¿Cómo se compara con los métodos tradicionales de previsión meteorológica?
Comentarios
Los modelos de IA son modelos numéricos, lo que ha cambiado la IA es la cantidad de datos que se pueden procesar y el tiempo que se emplea para ello
#2 Con ese criterio, el cerebro también se basa en números. Por eso nos resulta tan fascinante la matemática y nos gusta tanto la música.
El asunto es que la IA consigue hacer predicciones bastante buenas sobre cosas que son muy difíciles de predecir. ¿Cómo lo hace? Pues la explicación sencilla es "intuición".
#2 No. Se emplean números en ambos casos, pero no tiene que ver.
Los modelos numéricos utilizan los métodos del cálculo numérico para resolver ecuaciones que no pueden resolver de manera analítica. Los modelos de IA no utilizan los métodos del cálculo numérico y no tienen nada que ver con la cantidad de datos que se pueden procesar y el tiempo que tardan. La cantidad de datos que se puede procesar depende del hardware. No se pueden procesar más o menos o es más rápido o más lento porque se use una IA. Hay que ver caso por caso.
Una red neuronal utiliza unos coeficientes en cada una de sus neuronas. El valor de esos coeficientes es lo que se obtiene a través del entrenamiento. Esa colecciones de valores obtenidos tras el entrenamiento es lo que se llama modelo.
A la IA la entrenan con datos de medidas meteorológicas, así que a botepronto utiliza exactamente los mismos datos que un modelo físico de simulación de la atmósfera.
#4 De todas maneras la necesidad de computación tiene que ser , utilizando la IA, mucho mayor?
#6 la cantidad y la velocidad, al aumentar la capacidad de calculo y la eficiencia de los modelos
#4 las redes neuronales se basan en un principio de pesos, se asigna un peso a las entradas y se establecen unas salidas en función de los pesos, luego les pasas épocas, que son pasadas en las que cada vez se ajusta más el peso en función de un optimizador, todo eso son cálculos matemáticos. También se usan modelos como la regresión linear, que también es matemáticas, o el k vecinos, que va por distancias euclidianas, que también es matemáticas y esos son dos modelos que tienen unos añitos, el knn por ejemplo es de 1951.
#2 No, lo que ha cambiado es la forma de usar de usar esos datos. No la velocidad. No confundas tocino con velocidad.
En Asturias no acierta el pronóstico ni la mejor IA