REDACCIÓN CIENCIA.- Google Research presentó un nuevo modelo de libre acceso que combina física y aprendizaje automático capaz de realizar previsiones meteorológicas a corto y medio plazo.
El NeuralGCM supera a algunos modelos existentes de predicción meteorológica y climática y tiene el potencial de suponer un gran ahorro de potencia computacional.
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Reducir la incertidumbre en torno a las previsiones a largo plazo y estimar los fenómenos meteorológicos extremos es clave para ayudar a comprender la mitigación del cambio climático.
Los modelos de circulación general, que representan los procesos físicos de la atmósfera, el océano y la tierra, son la base actual de las predicciones meteorológicas y climáticas.
Estos simuladores Google están basados en la física que combinan un solucionador numérico para dinámicas a gran escala con representaciones ajustadas para procesos a pequeña escala, como la formación de nubes.
Se han propuesto modelos de aprendizaje automático como método alternativo de predicción meteorológica, con la ventaja de reducir los costes computacionales, pero a menudo no funcionan tan bien como los de circulación general cuando se trata de previsiones a largo plazo.
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EFE
