Las catástrofes naturales provocan efectos devastadores ante los cuales la previsión resulta fundamental para preservar infraestructuras y vidas humanas. En zonas especialmente castigadas como el noroeste del océano Pacífico, pero también en el resto del planeta, contar con una herramienta capaz de anticipar el comportamiento atmosférico con dos semanas de antelación marca la diferencia a la hora de evitar una destrucción mayor.En esa línea han trabajado los laboratorios de Google DeepMind, inmerso en una reorganización histórica, y Google Research. En colaboración con diversas entidades e institutos científicos, han construido un modelo de inteligencia artificial llamado WeatherNext orientado a pronosticar eventos extremos como los ciclones.Ahora, desde Mountain View han optado por liberar en código abierto dicho modelo de predicción meteorológica y de ciclones tropicales con el fin de ampliar su alcance y permitir que más investigadores contribuyan a su perfeccionamiento.Colaboración internacional para un proyecto que ahora es de acceso libre El modelo genera mapas de probabilidad localizados de vientos con fuerza de tormenta tropical a huracán - DeepMindEntre las agencias que tomaron partida en la construcción de dicho modelo se encuentran el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos, la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA), el Instituto Cooperativo de Investigación Atmosférica (CIRA), la Oficina Meteorológica del Reino Unido y otros organismos especializados de todo el planeta. La revista Nature se ha hecho eco del avance por su relevancia científica, derivada de la elevada capacidad de predicción que ofrece ante ciclones y tifones.El entrenamiento de WeatherNext se llevó a cabo con una base de datos de cerca de 20 terabytes de información meteorológica, datos atmosféricos y patrones históricos de comportamiento de este tipo de fenómenos climáticos que obraban en poder del Archivo Internacional de Mejores Trayectorias para la Gestión Climática (IBGA).Gracias a este volumen de información, el modelo dispone de una base sólida para determinar dos aspectos fundamentales durante la fase de formación de un ciclón: su trayectoria y su intensidad a lo largo del tiempo con un margen de actuación que los laboratorios establecen «a 15 días vista».La capacidad del sistema desarrollado por Google permite aunar en una única herramienta predictiva dinámicas para las que antes se requerían modelos independientes y de alcance general. Además, los métodos tradicionales ofrecían una ventana temporal mucho más reducida de anticipación, lo que dejaba un margen muy estrecho para que los territorios afectados pudieran prepararse ante la llegada del huracán.Modelo capaz de establecer una predicción sobre ciclones con 15 días de adelantoLa capacidad de WeatherNext se demuestra en su agilidad a la hora de revisar patrones y establecer una previsión que cuenta con dos semanas de adelanto con respecto al momento en que se prevé que tendrá lugar el ciclón. Todo ello con un pronóstico completo de 15 días que genera en menos de un minuto de procesamiento y en una sola unidad TPU de Google, tal como destacaron los propios investigadores de la tecnológica estadounidense: «Ahora podemos generar un pronóstico único de 15 días en menos de un minuto en una TPU, lo que permite a los meteorólogos evaluar rápidamente la distribución de probabilidad de riesgos extremos potencialmente devastadores»Google DeepMind Con la decisión de publicar tanto el código fuente como los pesos del modelo WeatherNext en GitHub, Google abre su proyecto de predicción de ciclones tropicales a toda la comunidad científica. La base del trabajo está lista para que agencias meteorológicas, laboratorios e investigadores de todo el mundo puedan descargarlo y ejecutarlo libremente, además de desarrollar iteraciones que perfeccionen sus capacidades de cálculo.