La predicció meteorològica està immersa en un profund procés de transformació impulsat per la intel·ligència artificial, que promet replantejar la manera com s'anticipen fenòmens adversos com huracans, tempestes i canvis bruscos del temps. Els nous sistemes experimentals augmenten la capacitat de predir trajectòries, intensitats i escenaris simultanis amb un detall i antelació inèdits fins a la data.
En els últims anys, la col·laboració entre institucions científiques i tecnològiques ha donat lloc a avenços notables en el desenvolupament de models meteorològics. Plataformes innovadores, com Weather Lab de Google, ja permeten. comparar de manera interactiva prediccions de diferents models físics i intel·ligents i fins i tot accedir a més de dos anys de dades històriques per a la seva anàlisi i validació.
L'arribada de la intel·ligència artificial: nous reptes i oportunitats
El desplegament de models meteorològics basats en intel·ligència artificial sestà accelerant. El Centre Europeu de Previsions Meteorològiques a Medi Termini, Google DeepMind, l'Institut Tecnològic de Califòrnia i Huawei, entre d'altres, ja tenen models operatius o en proves, com ara AIFS, GraphCast, FourCast o Pangu-Weather. Destaquen per ser ràpids, precisos i per reduir els costos computacionals respecte als models purament físics, obrint la porta a pronòstics cada cop més assequibles i detallats.
La principal limitació d'aquests models resideix a la seva dependència de les dades històriques amb què són entrenats. Quan es presenten fenòmens extrems mai registrats abans, la intel·ligència artificial pot fallar a l'hora d'anticipar conseqüències o magnituds, ja que reconeix patrons previs però no té la base per projectar escenaris completament nous. Aquest aspecte genera preocupació en el context del canvi climàtic, que afavoreix episodis inusuals.
Weather Lab: l'aposta de Google per una predicció avançada i col·laborativa
la plataforma Weather Lab, recentment presentada, permet a qualsevol usuari comparar previsions de models meteorològics clàssics, com els del Extensió ECMWF, amb els generats per intel·ligència artificial, en especial el seu model experimental específic per a ciclons tropicals. Basat en xarxes neuronals estocàstiques, aquest sistema genera fins a 50 escenaris diferents de trajectòria, intensitat i mida de ciclons amb fins a 15 dies d'antelació, fet que suposa un salt qualitatiu respecte a la meteorologia tradicional podia oferir fins ara.
En proves recents, el model d'IA ha mostrat una millora de fins a 140 km a la predicció de la trajectòria de ciclons a cinc dies en comparació amb els models globals convencionals, cosa que es tradueix en més d'un dia i mig d'avantatge a l'alerta. Les autoritats del Centre Nacional d'Huracans dels EE. UU. ja utilitzen aquesta eina com a suport en les seves anàlisis davant de la temporada d'huracans, encara que des de Google subratllen que el sistema segueix en fase experimental i no ha de substituir les fonts oficials.
Un altre aspecte rellevant és que Weather Lab obre les seves dades històriques per facilitar que científics, meteoròlegs i usuaris avançats puguin descarregar informació i contribuir al seu perfeccionament, promovent la col·laboració internacional en la investigació i la presa de decisions davant d'esdeveniments meteorològics adversos.
Limitacions i desafiaments de la IA en models meteorològics
Encara que els models d'intel·ligència artificial representen el major avenç en predicció meteorològica dels darrers temps, encara enfronten desafiaments importants. La dificultat principal és predir fenòmens totalment inèdits, ja que aprenen a partir d'exemples passats. Quan s'eliminen dades sobre certs esdeveniments extrems dels conjunts d'entrenament, els models d'IA perden capacitat d'anticipar aquests fenòmens quan tornen a passar al món real.
D'altra banda, els models tradicionals entenen i resolen les equacions físiques que regeixen l'atmosfera, oferint un nivell de comprensió i extrapolació que encara no arriben als sistemes de purs IA. La tendència futura apunta a la integració de tots dos enfocaments, combinant la robustesa de la física amb l'eficiència de la intel·ligència artificial. Alguns experts advoquen per incorporar lleis físiques en xarxes neuronals per aconseguir models híbrids que puguin abordar millor els cignes grisos, fenòmens meteorològics mai vists però possibles segons la física.
La convergència de la modelització meteorològica i la climàtica
Recentment, s'estan unint dues disciplines tradicionalment separades: la modelització meteorològica i la climàtica. el model ICON, desenvolupat per l'Institut Max Planck de Meteorologia i el Deutscher Wetterdienst, entre d'altres, és pioner a integrar la predicció numèrica del temps amb les projeccions climàtiques a llarg termini, gràcies a la seva estructura modular ia la capacitat d'acoblar components atmosfèrics i oceànics.
Això permet fer simulacions globals a alta resolució per analitzar tant fenòmens a curt termini com processos de canvi climàtic, oferint una visió més integrada i precisa. L'ús conjunt de dades i models ajuda a examinar com remolins oceànics o esdeveniments extrems afecten el clima i el temps, reduint la bretxa entre les dues disciplines.
Algunes aplicacions pràctiques i perspectives
Ja és possible consultar previsions generades per models dels Estats Units, Europa, Alemanya i Canadà (GFS, ECMWF, ICON i GEM), cosa que afavoreix l'anàlisi comparativa i la presa de decisions en sectors com la seguretat civil, l'agricultura, les assegurances i els mercats financers, on anticipar esdeveniments meteorològics extrems resulta fonamental.
Tot i que la tecnologia avança ràpidament, és important mantenir una actitud crítica i prudent cap als nous models. Les plataformes més innovadores continuen sent eines investigatives i convé continuar consultant les fonts nacionals i els protocols oficials en cas d'alertes o emergències.
El desenvolupament d'aquests models combina cada cop més el potencial de la intel·ligència artificial amb la fiabilitat de l'experiència i els fonaments físics de l'atmosfera. Aquesta integració permet un avenç cap a pronòstics del temps i del clima més precisos i comprensibles, millorant la prevenció de riscos i ampliant l'accés a la meteorologia avançada per a la població general i diferents aplicacions professionals.
