Un equipo de informáticos y meteorólogos de la Universidad de California, en San Diego, trabajan para facilitar el acceso e interpretación de información generada por modelos avanzados de predicción del tiempo.La Inteligencia Artificial ya se está aplicando a las Ciencias de la TierraActualmente, la inteligencia artificial está siendo aplicada a multitud de temáticas y sectores de nuestra vida cotidiana, siendo una herramienta que nos ayuda a gestionar y analizar gran cantidad de datos y tomar decisiones más informadas.En la Universidad de California, en San Diego, están trabajando conjuntamente en un agente de Inteligencia Artificial con el objetivo de facilitar el acceso y la interpretación de la información generada por modelos avanzados de predicción del tiempo basados en inteligencia artificial. El primer agente meteorológico de IAEl equipo de investigadores presentará en la 14a Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje (ICLR), que se celebrará en Río de Janeiro del 23 al 27 de abril, el primer agente meteorológico de IA, al que han llamado Zephyrus.A pesar de que los modelos basados en IA y Deep Learning (aprendizaje profundo) han mejorado de forma considerable la predicción meteorológica, el análisis de los datos resultantes sigue siendo lento y difícil por su complejidad. Los modelos actuales de IA aplicados a la predicción meteorológica se encuentran con varios problemas a la hora de describir sus resultados en un lenguaje sencillo y razonar sobre la información textual de los boletines o informes meteorológicos.Los investigadores pretenden agilizar el análisis de datos y el aprendizaje sobre el sistema terrestre, facilitando la interacción de estudiantes y jóvenes científicos con diferentes conjuntos de datos. La meteorología, un caso de prueba perfectoLa predicción meteorológica es un desafío científico crucial, que tiene clara influencia en otros sectores como la agricultura, emergencias y preparación frente a desastres, transporte y logística, así como en la gestión energética, entre otros. El Centro Nacional de huracanes aplica la inteligencia artificial en sus pronósticos. #IAhttps://t.co/lDy106P6WA— RAM: Revista del Aficionado a la Meteorología (@RAM_meteo) March 15, 2026La meteorología es un caso de prueba perfecto porque combina grandes cantidades y complejos conjuntos de datos que tienen variabilidad, porque van cambiando con el tiempo y necesitan poder ser razonados con un lenguaje sencillo.Los investigadores esperan que su trabajo conduzca al desarrollo de otros agentes de IA que puedan aportar avances parecidos en otras disciplinas, especialmente en la climatología que analiza los patrones, variaciones y estados de la atmósfera en décadas o siglos.Zephyrus es el primer paso hacia la creación de co-científicos de Inteligencia Artificial que permitan a estudiantes e investigadores de cualquier parte del mundo, tener acceso y razonar sobre datos meteorológicos y datos climáticos críticos a una velocidad muy superior, democratizando de esta forma las Ciencias de la Tierra, según los investigadores.El agente Zephyrus y siguientes pasos Los investigadores tuvieron que adaptar un modelo lógico basado en código con un agente de IA basado en lenguaje, creando un entorno que, mediante código, permitiera a este interactuar tanto con modelos como con datos meteorológicos. De esta forma se consiguió que el agente pueda gestionar consultas basadas en lenguaje, las traduzca a código, genere respuestas, y después, traduzca las respuestas a un lenguaje sencillo y comprensible. Zephyrus tuvo muy buenos resultados en tareas sencillas, pero dificultades para detectar condiciones meterológicos extremas que requieren de la ampliación del conjunto de datos para su entrenamiento.En el entrenamiento, Zephyrus tuvo muy buenos resultados en tareas sencillas, como localizar lugares con determinadas condiciones meteorológicas o consultar previsiones para un punto geográfico concreto en un momento específico. Sin embargo, en el caso de condiciones meteorológicas extremas tuvo dificultades, a pesar de que los investigadores comprobaron su rendimiento con cuatro grandes modelos de lenguaje de última generación.Artículo relacionado"Observar hoy para proteger el mañana": por qué el 23 de marzo es el Día Meteorológico MundialPor este motivo, los investigadores están planificando utilizar conjuntos de datos de entrenamiento mucho más grandes que representen un mayor número de condiciones meteorológicas críticas. Además del perfeccionamiento de los modelos de código abierto para funciones climáticas.