En el período previo a la tormenta invernal que actualmente azota gran parte de los EE. UU., los pronósticos meteorológicos para algunas regiones estaban por todos lados, con predicciones de nevadas que variaban enormemente.
Nvidia no podría haber cronometrado mejor el lanzamiento de sus nuevos modelos de pronóstico del tiempo Earth-2. O, dada la precisión que la compañía afirma que son los nuevos modelos, ¿tal vez sabía algo que nosotros no sabíamos?
Los nuevos modelos de IA prometen hacer que los pronósticos meteorológicos sean más rápidos y precisos. Nvidia afirma que un modelo en specific, Earth-2 Medium Vary, supera al modelo meteorológico de IA de Google DeepMind, GenCast, en más de 70 variables. GenCast, que Google lanzó en diciembre de 2024, period en sí mismo significativamente más preciso que los modelos meteorológicos existentes que eran capaces de generar pronósticos con hasta 15 días de antelación.
Nvidia anunció las nuevas herramientas el lunes en la reunión de la Sociedad Meteorológica Estadounidense en Houston.
“Filosófica y científicamente, es un regreso a la simplicidad”, dijo a los periodistas Mike Pritchard, director de simulación climática de Nvidia, en una llamada telefónica antes de la reunión. “Nos estamos alejando de las arquitecturas de IA de nicho hechas a mano y acercándonos al futuro de arquitecturas transformadoras simples y escalables”.
Tradicionalmente, la mayoría de los pronósticos meteorológicos se basan en simulaciones de la física observada en el mundo actual. Los modelos de IA son una incorporación relativamente reciente. El modelo Earth-2 Medium Vary se basa en una nueva arquitectura de Nvidia llamada Atlas, sobre la cual la compañía dijo que publicaría más detalles el lunes.
Además de Medium Vary, la suite Earth-2 de Nvidia incluye un modelo Nowcasting y un modelo de asimilación de datos world.
Evento tecnológico
san francisco
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13-15 de octubre de 2026
Nowcasting produce predicciones a corto plazo de cero a seis horas en el futuro y tiene como objetivo ayudar a los meteorólogos a pronosticar los impactos de las tormentas y otras condiciones climáticas peligrosas.
“Debido a que este modelo se basa directamente en observaciones de satélites geoestacionarios disponibles a nivel mundial, en lugar de resultados de modelos físicos específicos de la región, el enfoque de Nowcasting se puede adaptar a cualquier parte del planeta con una buena cobertura satelital”, dijo Pritchard. Eso debería ayudar a los gobiernos de los estados y países más pequeños a comprender cómo los sistemas climáticos severos podrían afectar sus territorios.
El modelo de asimilación de datos globales utiliza datos de fuentes como estaciones meteorológicas y globos para producir instantáneas continuas de las condiciones climáticas en miles de lugares alrededor del mundo. Esas instantáneas se utilizan luego como puntos de partida para que los modelos meteorológicos hagan sus predicciones.
Tradicionalmente, esas instantáneas han requerido enormes cantidades de potencia informática antes de que pudiera comenzar el trabajo de previsión. “Devour aproximadamente el 50% de las cargas totales de supercomputación de los sistemas meteorológicos tradicionales. [forecasting]”, dijo Pritchard. “Este modelo puede hacer eso en minutos en GPU en lugar de horas en supercomputadoras”.
Los tres nuevos modelos se unen a dos existentes: CorrDiff, que utiliza pronósticos generales para generar predicciones rápidas y de alta resolución, y FourCastNet3, que modela variables climáticas individuales como temperatura, viento y humedad.
Pritchard dijo que los nuevos modelos deberían dar a más usuarios acceso a poderosas herramientas de pronóstico del tiempo, que históricamente han sido dominio de los países más ricos y las grandes corporaciones, que tienen los fondos para pagar el costoso tiempo de las supercomputadoras.
“Esto proporciona los componentes fundamentales utilizados por todos en el ecosistema (servicios meteorológicos nacionales, empresas de servicios financieros, compañías de energía) y cualquiera que quiera construir y perfeccionar modelos de pronóstico del tiempo”, dijo Pritchard. Algunas de las herramientas ya están en uso. Los meteorólogos de Israel y Taiwán han estado utilizando Earth-2 CorrDiff, por ejemplo, mientras que The Climate Firm y Complete Energies están evaluando Nowcasting, dijo Nvidia.
“Para algunos usuarios, tiene sentido suscribirse a un sistema empresarial centralizado de pronóstico del tiempo. Pero para otros, como los países, la soberanía es importante”, dijo Pritchard. “El clima es una cuestión de seguridad nacional y la soberanía y el clima son inseparables”.
