Científicos del MIT presentan un modelo de IA que duplica la precisión del pronóstico meteorológico a 2-6 semanas
Investigadores del MIT, Judah Cohen y Lester Mackey, publicaron en Nature un modelo de predicción meteorológica basado en IA con posprocesamiento, que aprende de sus errores comparándolos con datos históricos. En el rango subestacional de 2 a 6 semanas, conocido como "desierto de la predictibilidad", la precisión general de los pronósticos se duplicó frente a los modelos actuales. Los resultados podrían ser útiles para agricultores y proveedores de energía, y para predecir fenómenos extremos como inundaciones u olas de frío.
En 40 segundos
- El modelo usa posprocesamiento con IA que compara sus imprecisiones con datos históricos para corregirlas.
- En el rango de 2 a 6 semanas la precisión general de las predicciones se duplicó.
- Se probaron tres versiones del modelo con el sistema del ECMWF, basadas en promedios climáticos históricos.
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