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Dentro del GenCast de Google: Más información sobre la IA en la predicción meteorológica

Descubre cómo GenCast utiliza el aprendizaje automático y los modelos probabilísticos para ofrecer previsiones más rápidas y precisas de los fenómenos meteorológicos extremos. Descubre cómo está cambiando el futuro de las previsiones meteorológicas, ofreciendo perspectivas que los modelos tradicionales no pueden igualar.
Actualizado 29 ene 2025  · 11 min de lectura

El tiempo afecta a todos en todos los sentidos: lo que hacemos, lo seguros que nos sentimos y cómo vivimos nuestras vidas. Esto convierte la previsión meteorológica precisa en una necesidad más que en un lujo, especialmente en una época marcada por el cambio climático y, de forma alarmante, por fenómenos meteorológicos extremos cada vez más frecuentes.

Ahora bien, la previsión meteorológica no es algo nuevo, y existe desde hace décadas en forma de previsión tradicional. Aunque es eficaz, a menudo tiene dificultades para predecir el tiempo con exactitud durante largos periodos.

Así pues, permíteme hablarte de GenCast, que es un modelo basado en IA extremadamente impresionante (revolucionario, incluso), desarrolladopor Google DeepMind, que promete mejorar la precisión de las previsiones meteorológicas con hasta 15 días de antelación. GenCast integra técnicas avanzadas de aprendizaje automático con la ciencia meteorológica para ofrecer predicciones más fiables y de alta resolución. 

El auge de la IA en la predicción meteorológica

Los modelos meteorológicos tradicionales se basan en la previsión meteorológica numérica (NWP), que consiste en introducir las condiciones meteorológicas iniciales en superordenadores para crear una única previsión determinista. Esto está bien, pero el problema es que la meteorología es un sistema caótico, lo que significa que incluso un pequeño cambio en las condiciones iniciales -como una ligera alteración de la temperatura, tal vez, u otra cosa- puede dar lugar a resultados muy diferentes. Este fenómeno se conoce comoefecto mariposa , un concepto de la teoría del caos.

Para hacer frente a esta volatilidad, los pronosticadores crean múltiples simulaciones ajustando ligeramente las variables. A continuación, el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF) las combina en lo que se denomina unaprevisión de conjunto (ENS).

A pesar de su éxito, el ENS tiene limitaciones, a saber ineficiencia computacionales decir, hay hueridas necesidades de recursos para ejecutar las simulaciones, y limitación limitada de la incertidumbreque se refiere a la dificultad de representar todo el espectro de posibles resultados.

La IA ha surgido como una posible solución para abordar estos retos. Mientras que los primeros modelos se centraban en previsiones deterministas, los avances recientes, como los modelos híbridos (por ejemplo, NeuralGCM), han mejorado la precisión de las predicciones. Sin embargo, estos modelos a menudo se quedan cortos en velocidad y escalabilidad, problemas que GenCast pretende resolver.

¿Qué es GenCast?

Hablemos primero de los orígenes de GenCast y luego de lo que la hace tan atractiva.

Los orígenes de GenCast

GenCast representa un avance significativo en la previsión meteorológica. Desarrollado por Google DeepMind y publicado en la revista Nature, GenCast es el primer modelo de predicción meteorológica basado en el aprendizaje automático (MLWP) que supera al ENS en precisión y eficacia. Diseñado inicialmente para superar los cuellos de botella computacionales de los sistemas tradicionales, GenCast aprovecha los últimos avances en aprendizaje automático e IA generativa para revolucionar la predicción meteorológica.

Los resultados hasta ahora han sido impresionantes. GenCast fue 97.2% más preciso que los modelos tradicionales en las previsiones a 15 días y un 99,8% más preciso en las previsiones más cortas a 36 horas. Aún más notable es su velocidad: Genera previsiones en sólo 8 minutos, frente a los métodos tradicionales que pueden tardar horas en un superordenador con decenas de miles de procesadores.

Comprender la innovación de GenCast

GenCast da un nuevo enfoque a la predicción meteorológica. En lugar de basarse únicamente en simulaciones numéricas, utiliza la previsión probabilística potenciada por el uso de un modelo de difusión, un tipo de IA generativa que se utiliza habitualmente en la generación de imágenes y vídeos.  

GenCast adapta este modelo a la geometría esférica de la Tierra, lo que le permite aprender y generar probabilidades complejas. Los modelos de difusión simulan distribuciones conjuntas realistas para variables como el viento y la precipitación, mejorando las previsiones probabilísticas. Este enfoque generativo minimiza las demandas computacionales, haciéndolo escalable y accesible.

Cómo funciona GenCast

Gencast se entrenó con 40 años de datos meteorológicos históricos, que cubren más de 80 variables como la temperatura, la humedad y la presión. El algoritmo se basa en modelos de difusión, utilizados habitualmente para generar imágenes en herramientas como DALL-E o MidJourney, que se adaptaron para la previsión meteorológica. A continuación se muestra una visión general de alto nivel del proceso:

Fuente: Imagen del autor

Fuente: Imagen del autor

Esencialmente, el proceso comienza con datos ruidosos, que representan la incertidumbre o aleatoriedad del sistema. El ruido, en este contexto, se refiere a condiciones iniciales o puntos de datos que carecen de claridad debido a la naturaleza caótica de los patrones meteorológicos. En cada paso, el modelo reduce el nivel de incertidumbre utilizando patrones y relaciones aprendidos a partir de datos meteorológicos históricos.

En lugar de centrarse en un único resultado, el algoritmo produce un conjunto probabilístico de previsiones, que recoge las probabilidades basadas en escenarios. Esto es especialmente útil para predecir sucesos extremos como los ciclones, en los que el momento y la trayectoria precisos son supercríticos.

Tras múltiples iteraciones, el modelo genera una previsión muy refinada. Este enfoque permite a GenCast crear distribuciones conjuntas realistas de variables, como predecir cómo se correlaciona el potencial eólico con los cambios de temperatura y presión. La fuerza de este enfoque reside en su capacidad para trabajar con la incertidumbre inherente a los sistemas meteorológicos.   

Aplicaciones e implicaciones de GenCast en el mundo real

GenCast es uno de los modelos meteorológicos avanzados de Google basados en IA, junto con otros como NeuralGCM, SEEDS y los modelos de predicción de inundaciones de Google Research. Estas herramientas se están integrando en varios de sus servicios, como Búsqueda y Mapas, para mejorar las predicciones de precipitaciones, incendios forestales, inundaciones y calor extremo. Algunas de estas aplicaciones se comentan a continuación.

Aplicaciones de Gencast en el mundo real

Aplicaciones reales de Gencast. Fuente: Imagen del autor

Preparación para condiciones meteorológicas extremas

Los peligros de los fenómenos meteorológicos extremos, como ciclones, huracanes y olas de calor, son bien conocidos. Estos sucesos son cada vez más frecuentes y también más graves debido al cambio climático. Tomemos como ejemplo los recientes y devastadores incendios de Los Ángeles. GenCast podría ofrecer un seguimiento preciso de estos acontecimientos con días de antelación, lo que permitiría una respuesta proactiva de los gobiernos y los organismos de servicios de emergencia. Por ejemplo:

  • Respuesta ante catástrofes: He mencionado que GenCast puede predecir acontecimientos como la llegada a tierra de un ciclón con varios días de antelación. Esto significa que las autoridades pueden emitir a tiempo órdenes de evacuación, preparar refugios o hacer cualquier otra cosa que sea importante y útil.
  • Ahorro económico: La gestión proactiva de catástrofes minimiza las pérdidas económicas al ayudar a las empresas a proteger sus activos y reducir el tiempo de inactividad de las operaciones críticas.
  • Impacto que salva vidas: Quizás, el beneficio más importante es que, al proporcionar plazos más largos para la preparación, GenCast garantiza que se puedan salvar más vidas durante acontecimientos extremos.

Por ejemplo, en una prueba con el tifón HagibisGenCast predijo la llegada a tierra con siete días de antelación. Creo que es difícil subestimar la importancia de este tipo de poder predictivo en la gestión de catástrofes.

Sector energético

Hay un claro cambio en las políticas mundiales hacia las energías renovables, en particular la eólica y la solar. Éstas dependen en gran medida de previsiones meteorológicas precisas, que es donde GenCast desempeña un papel en la optimización de la producción de energía:

  • Previsión de la energía eólica: La predicción precisa de la velocidad y dirección del viento ayuda a las empresas energéticas a calcular la generación de energía de los parques eólicos. Esto, a su vez, mejora la fiabilidad de la red y la distribución eficiente de la energía.
  • Planificación de la energía solar: La previsión precisa de variables importantes, como la cobertura de nubes y la intensidad de la luz solar, permite a los operadores de energía solar planificar eficazmente el almacenamiento y la distribución de energía.
  • Estabilidad de la red: La capacidad de previsión mejorada con Gencast permite a los proveedores de energía crear un equilibrio entre la oferta y la demanda, reduciendo así el riesgo de cortes o despilfarro de energía.

Agricultura y transporte

Las condiciones meteorológicas son un factor crítico en la agricultura y la logística. A continuación se describen algunos casos de uso. 

  • Agricultura: Las decisiones agrícolas clave, como plantar, regar y cosechar, dependen del tiempo, por lo que las predicciones precisas importan mucho. La precisión de GenCast en un plazo más largo ayuda a los agricultores a planificar mejor y optimizar estas actividades para aumentar los rendimientos y reducir las pérdidas.
  • Transporte y Logística: La optimización matemática es una aplicación bien conocida en el transporte y la logística. Sin embargo, esta optimización depende de unas previsiones precisas que permitan a estas empresas logísticas planificar rutas y horarios. Esto es algo que el modelo de previsión de última generación de Gencasts hace posible. 
  • Gestión de la Cadena de Suministro: Las empresas pueden predecir mejor las perturbaciones causadas por condiciones meteorológicas extremas y ajustar las cadenas de suministro en consecuencia, reduciendo la ineficacia y los costes.

Estas aplicaciones subrayan el valor de GenCast para crear un impacto significativo en varios sectores. 

Retos y orientaciones futuras

Aunque GenCast es un gran avance, no es perfecto. Éstas son algunas de sus limitaciones actuales:

  • Resolución inferior: Su resolución de 0,25 grados no es tan fina como la de los modelos tradicionales, como la resolución de 0,1 grados del ECMWF. Por resolución, me refiero a la resolución espacial del modelo GenCast, que es la zona más pequeña que el modelo puede distinguir en sus predicciones meteorológicas. Una resolución de 0,25 grados significa que cada celda de la cuadrícula del modelo representa un área de aproximadamente 28 km × 28 km en el ecuador, mientras que la resolución de 0,1 grados del ECMWF representa una cuadrícula más fina de 11 km × 11 km.
  • Integración de datos en tiempo real: Actualmente, GenCast no puede incorporar datos en tiempo real ni predecir eficazmente la cobertura de nubes.
  • Predicción de sucesos raros: Debido a su dependencia de 40 años de datos históricos, GenCast tiene dificultades para predecir sucesos poco frecuentes, como las catástrofes que ocurren una vez cada cien años.
  • Altas exigencias computacionales: Aunque eficientes, los modelos de difusión siguen requiriendo importantes recursos. Técnicas como la destilación de modelos, en la que un modelo más pequeño aprende de otro complejo más grande, podrían ayudar a mitigar esto.

Cómo puedes utilizar GenCast en tu propio trabajo

Los desarrolladores y científicos de datos interesados en la codificación GenCast pueden acceder a su implementación a través del repositorio GraphCast y GenCast GitHub de Google DeepMind. Este repositorio ofrece muchos recursos, como código de muestra, pesos del modelo preentrenados y directrices detalladas para ejecutar y entrenar el modelo meteorológico GenCast. 

También incluye cuadernos Jupyter como gencast_mini_demo.ipynb, que proporciona un tutorial paso a paso para cargar datos, generar predicciones y calcular gradientes. Además, el repositorio contiene utilidades esenciales que facilitan la exploración de las capacidades de previsión de GenCast.

Notas adicionales sobre previsión y probabilidad

La previsión se basa en técnicas matemáticas para identificar patrones y predecir resultados futuros. El análisis de series temporales, los modelos de regresión y los algoritmos de aprendizaje automático desempeñan un papel a la hora de dar sentido a los datos históricos. Un ejemplo clásico de previsión basada en datos se recoge en la famosa cita de Rob Hyndman: "Se puede pronosticar la lluvia en función del número de ciclistas que circulan". Aunque pueda parecer humorístico, ilustra cómo las relaciones entre variables -como que la gente evite ir en bici cuando hace mal tiempo- pueden utilizarse para hacer predicciones informadas.

Muchos problemas de previsión implican sistemas no lineales, en los que pequeños cambios en las condiciones iniciales pueden conducir a resultados muy diferentes. Esto es especialmente cierto en sistemas complejos y dinámicos como el clima o los mercados financieros. A pesar de estos retos, los modelos matemáticos pueden extraer tendencias significativas y generar previsiones con diversos grados de confianza.

El papel de los modelos probabilísticos en la previsión

Los métodos tradicionales de previsión suelen proporcionar estimaciones puntuales, pero los sistemas del mundo real son inherentemente inciertos. La modelización probabilística mejora las previsiones deterministas estimando una distribución de posibles resultados. En lugar de decir: "Mañana lloverá", un modelo probabilístico podría predecir un 70% de probabilidades de lluvia, incorporando la incertidumbre propia de los sistemas complejos.

Este método implica distribuciones de probabilidad condicional, inferencia bayesiana y procesos estocásticos para cuantificar la incertidumbre. Se utilizan técnicas similares en modelos de IA como los que se emplean en ChatGPT, que predicen la siguiente palabra de una frase sopesando las probabilidades de varias opciones. En lugar de predecir palabras, los modelos de previsión utilizan probabilidades para anticipar acontecimientos, tendencias y condiciones.

Cómo aplica GenCast estos conceptos

GenCast aprovecha tanto las técnicas de previsión como los modelos probabilísticos para mejorar la precisión de las predicciones. En lugar de proporcionar un único resultado determinista, modela la probabilidad de diferentes estados futuros basándose en datos históricos y en tiempo real. Al hacerlo, tiene en cuenta la incertidumbre y la variabilidad, por lo que es más fiable que los modelos tradicionales.

Conclusión

GenCast es algo más que un modelo de predicción meteorológica; es un vistazo al futuro de las predicciones impulsadas por la IA. Realmente, tiene el potencial de revolucionar industrias, mejorar la preparación ante catástrofes e incluso salvar vidas. ISerá emocionante ser testigo del salto transformador que dará Gencast y del impacto que tendrá en los próximos años .

He hablado de muchas ideas diferentes en este artículo y, afortunadamente, aquí en DataCamp tenemos una amplia gama de recursos para ayudarte. Voy a enlazar opciones a continuación, para que puedas seguir aprendiendo sobre previsión, modelado probabilístico y conceptos de IA generativa.

  • Conceptos de IA Generativa: Aprende cómo se desarrollan los modelos generativos de IA y cómo afectarán a la sociedad en el futuro.
  • Previsión en R: Aprende a hacer predicciones sobre el futuro utilizando la previsión de series temporales en R, incluidos los modelos ARIMA y los métodos de suavizado exponencial.
  • Fundamentos de Probabilidad en Python: Aprende conceptos fundamentales de probabilidad como variables aleatorias, media y varianza, distribuciones de probabilidad y probabilidades condicionales.
  • Cursos de IA: Desarrolla tus habilidades en temas como la IA generativa, la ingeniería rápida, el aprendizaje profundo y mucho más.

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Vikash Singh
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Profesional experimentado en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Analítica y Funciones Estratégicas con más de 18 años de experiencia en las áreas de -: Ciencia de datos, ML e IA ~ Ciencia de datos, Aprendizaje automático supervisado y no supervisado, Aprendizaje profundo, Modelado predictivo, Procesamiento del lenguaje natural (NLP), Modelado y análisis estadístico, Optimización, Estrategia empresarial y Analítica ~ Desarrollo y evaluación de modelos empresariales, Analítica descriptiva y de diagnóstico, EDA, Visualización, Análisis de causa raíz, Análisis de sensibilidad y de escenarios.

Preguntas frecuentes de Gencast

¿Qué es GenCast?

GenCast es un modelo avanzado de previsión meteorológica basado en IA y desarrollado por Google DeepMind. Predice las condiciones meteorológicas con hasta 15 días de antelación, utilizando un enfoque probabilístico en lugar de los métodos tradicionales, y ha logrado una gran precisión.

¿En qué se diferencia GenCast de los modelos meteorológicos tradicionales?

Los modelos tradicionales se basan en la predicción meteorológica numérica (NWP), que utiliza ecuaciones basadas en la física y puede tardar días en generar previsiones. GenCast, en cambio, utiliza el aprendizaje automático y los datos históricos para predecir una serie de posibles escenarios meteorológicos en mucho menos tiempo.

¿Cuál es la innovación clave de GenCast?

La innovación clave es que GenCast utiliza un modelo de difusión, que refina los datos ruidosos de forma iterativa para generar predicciones meteorológicas realistas.

¿Puede GenCast predecir fenómenos meteorológicos extremos?

Sí, GenCast es eficaz en la predicción de fenómenos meteorológicos extremos como ciclones, huracanes y olas de calor. Puede rastrear ciclones y predecir su llegada a tierra con días de antelación, lo que permite una mejor preparación para emergencias.

¿Cómo gestiona GenCast la incertidumbre en las previsiones meteorológicas?

GenCast utiliza un marco probabilístico, lo que significa que genera una serie de resultados posibles y sus probabilidades. Este enfoque tiene en cuenta la volatilidad de los sistemas meteorológicos y hace que sus previsiones sean más fiables.

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