Asombroso avance: una IA simula 1.000 años de clima en solo 12 horas

El futuro de la predicción climática llegó y tiene nombre: Deep Learning Earth System Model (DLESyM). Creado por un equipo de la Universidad de Washington liderado por Nathaniel Cresswell-Clay, este modelo de inteligencia artificial logró lo que parecía ciencia ficción: simular mil años completos del sistema climático terrestre en apenas 12 horas, usando un simple hardware convencional y gastando 99% menos energía que los superordenadores actuales.

Lo que hasta ahora era un privilegio reservado a centros de élite, hoy se democratiza y abre un horizonte impensado: climatología de alta precisión al alcance de cualquier universidad, país o laboratorio independiente del mundo.

Una revolución en el modelado del clima

DLESyM no es solo más rápido: es más inteligente y más eficiente. Mientras los modelos tradicionales dependen de complejas ecuaciones físicas, este sistema basado en aprendizaje profundo aprende solo las conexiones invisibles entre océanos, atmósfera y patrones climáticos, logrando capturar dinámicas que ni los científicos comprenden del todo.

Río Segundo: el Darío Chesta congeló sueldos y redujo 50% los cargos políticos

Su arquitectura dual es otra joya tecnológica: una red neuronal especializada en océanos (con actualizaciones cada 4 días) y otra en atmósfera (con ciclos de 12 horas). El resultado: un rendimiento que iguala y supera a los prestigiosos modelos CMIP6, hasta ahora el estándar de oro en climatología.

Precisión imbatible en fenómenos extremos

La prueba está en los resultados. DLESyM ofrece predicciones con una fidelidad nunca antes vista en fenómenos que definen la vida de millones de personas:

• • Ciclones tropicales: simulaciones con resolución temporal y espacial más realista que cualquier modelo previo.
• • Monzones: captura la intensidad y variabilidad interanual, clave para anticipar sequías e inundaciones.
• • Bloqueos atmosféricos: logra niveles de precisión inéditos en la predicción de olas de calor y sequías prolongadas.

Dale Durran, pionero en la fusión de IA y meteorología, celebra que el modelo haya aprendido incluso a reconocer variaciones estacionales, pese a haber sido diseñado originalmente para pronósticos de corto plazo.

Ciencia sin fronteras y con menor huella de carbono

Hasta ahora, ejecutar simulaciones de mil años con modelos CMIP6 podía tomar meses de supercomputadora y liberar toneladas de CO2. Con DLESyM, el mismo ejercicio se completa en 12 horas con un consumo energético mínimo, reduciendo drásticamente la huella de carbono de la investigación climática.

Llega una nueva edición del Super NET, el gran encuentro empresarial para celebrar los 28 años de Punto a Punto

Esto significa algo más grande que un simple avance técnico: la democratización del conocimiento climático. Universidades pequeñas, países en desarrollo o equipos de investigación independientes podrán acceder a una herramienta antes impensable, multiplicando la velocidad de descubrimientos científicos y mejorando la capacidad global de anticipar los impactos del cambio climático.

El modelo ya está disponible públicamente para su descarga y los detalles fueron publicados en la revista AGU Advances. En palabras simples: el clima del próximo milenio ya puede explorarse hoy, en cuestión de horas.