Google prueba mejorar el análisis meteorológico usando inteligencia artificial

Con inteligencia artificial se logrará una aproximación "libre de física", que según los ingenieros quiere decir:

La red neuronal aprenderá a aproximar la física atmosférica sólo a partir de los ejemplos de entrenamiento, no incorporando el conocimiento a priori de cómo funciona realmente la atmósfera La red neuronal aprenderá a aproximar la física atmosférica sólo a partir de los ejemplos de entrenamiento, no incorporando el conocimiento a priori de cómo funciona realmente la atmósfera

Dada una secuencia de imágenes de radar para la última hora, predecimos cuál será la imagen de radar dentro de N horas a partir de ahora, donde N típicamente varía de 0 a 6 horas. Dado que los datos del radar se organizan en imágenes, podemos plantear esta predicción como un problema de visión por computadora, deduciendo la evolución meteorológica de la secuencia de imágenes de entrada". Dada una secuencia de imágenes de radar para la última hora, predecimos cuál será la imagen de radar dentro de N horas a partir de ahora, donde N típicamente varía de 0 a 6 horas. Dado que los datos del radar se organizan en imágenes, podemos plantear esta predicción como un problema de visión por computadora, deduciendo la evolución meteorológica de la secuencia de imágenes de entrada".

Lo que se obtiene con este modelo es que "las predicciones sean efectivamente instantáneas" y no como ahora que el sistema tiene una latencia computacional de una a tres horas.