{"id":27373,"date":"2025-04-22T22:49:06","date_gmt":"2025-04-23T01:49:06","guid":{"rendered":"https:\/\/mastertrend.info\/?p=27373"},"modified":"2026-04-28T13:32:05","modified_gmt":"2026-04-28T16:32:05","slug":"jenerasyon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/gencast\/","title":{"rendered":"GenCast: Meteorolojiyi Yenen Yapay Zeka Tahmini \ud83c\udf0d\u2728"},"content":{"rendered":"

GenCast: \u00a1El futuro del clima ya est\u00e1 aqu\u00ed! \ud83e\udd16\ud83c\udf26<\/h2>\n
\n
\n

GenCast, un nuevo modelo de IA de Google DeepMind, es lo suficientemente preciso como para competir con la meteorolog\u00eda tradicional. En pruebas realizadas con datos de 2019, logr\u00f3 superar a un modelo de previsi\u00f3n l\u00edder, seg\u00fan la investigaci\u00f3n publicada recientemente. \ud83c\udf26\ufe0f\u2728<\/p>\n<\/div>\n

\n

La IA no reemplazar\u00e1 la meteorolog\u00eda tradicional en el corto plazo, pero puede sumar herramientas valiosas para predecir el clima y alertar al p\u00fablico sobre tormentas severas. GenCast es uno de varios modelos de IA en desarrollo<\/a> que podr\u00edan llevar a pron\u00f3sticos m\u00e1s certeros. \ud83e\udd16\u26c8\ufe0f<\/p>\n<\/div>\n

\n
\n

GenCast<\/a> es uno de varios modelos de previsi\u00f3n del tiempo basados en IA que podr\u00edan ofrecer pron\u00f3sticos m\u00e1s precisos \ud83c\udf0d\ud83d\udca1<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

\n

\u201cEl clima afecta pr\u00e1cticamente todos los aspectos de nuestras vidas… y tambi\u00e9n es uno de los grandes desaf\u00edos cient\u00edficos<\/a> predecirlo\u201d, comenta Ilan Price, un cient\u00edfico senior en DeepMind. \u201cGoogle DeepMind tiene la misi\u00f3n de avanzar la IA en beneficio<\/a> de la humanidad. Creo que esta es una forma importante, una contribuci\u00f3n clave en ese sentido.\u201d \ud83c\udf08\ud83d\udcca<\/p>\n<\/div>\n

\n

Price y su equipo llevaron a cabo pruebas con GenCast en comparaci\u00f3n con el sistema ENS, uno de los modelos de pron\u00f3sticos m\u00e1s avanzados del mundo, gestionado por el Centro Europeo de Pron\u00f3sticos Meteorol\u00f3gicos a Medio Plazo (ECMWF<\/a>). GenCast super\u00f3 al ENS en un 97.2% de las veces, de acuerdo con la investigaci\u00f3n publicada esta semana en la revista Nature<\/em>. \ud83d\udcc8\ud83e\uddd0<\/p>\n<\/div>\n

\n

GenCast es un modelo de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica basado en aprendizaje autom\u00e1tico, entrenado con datos clim\u00e1ticos desde 1979 hasta 2018. Este modelo aprende a reconocer patrones en cuatro d\u00e9cadas de datos hist\u00f3ricos y usa esa informaci\u00f3n para predecir lo que puede suceder en el futuro. Esto es muy diferente a c\u00f3mo funcionan los modelos tradicionales como el ENS, que todav\u00eda dependen de supercomputadoras para resolver ecuaciones complejas y simular la f\u00edsica de la atm\u00f3sfera. Tanto GenCast como el ENS producen pron\u00f3sticos en conjunto<\/a>, que ofrecen una variedad de escenarios posibles. \ud83c\udf0c\ud83c\udf2a\ufe0f<\/p>\n<\/div>\n

\n

Por ejemplo, al predecir el camino de un cicl\u00f3n tropical, GenCast puede proporcionar un promedio de 12 horas de advertencia anticipada. Generalmente, GenCast es mejor en la predicci\u00f3n de trayectorias de ciclones, fen\u00f3menos clim\u00e1ticos extremos y producci\u00f3n de energ\u00eda e\u00f3lica hasta 15 d\u00edas en avance. \ud83c\udf2a\ufe0f\u23f3<\/p>\n<\/div>\n

\n
\n

Un pron\u00f3stico en conjunto de GenCast muestra una gama de posibles trayectorias de tormenta del tif\u00f3n Hagibis, que se vuelven m\u00e1s precisas a medida que el cicl\u00f3n se acerca a la costa de Jap\u00f3n. \ud83c\uddef\ud83c\uddf5\ud83c\udf0a<\/p>\n

\"UnImagen: Google<\/cite><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

\n

Un caveat es que GenCast se prob\u00f3 contra una versi\u00f3n m\u00e1s antigua del ENS, que ahora opera a una resoluci\u00f3n m\u00e1s alta<\/a>. La investigaci\u00f3n revisada por pares compara las predicciones de GenCast con los pron\u00f3sticos del ENS para 2019, analizando cu\u00e1n cerca lleg\u00f3 cada modelo a las condiciones reales de ese a\u00f1o. Seg\u00fan el coordinador de aprendizaje autom\u00e1tico de ECMWF, Matt Chantry, el sistema ENS ha mejorado significativamente desde 2019, lo que dificulta evaluar c\u00f3mo podr\u00eda compararse GenCast con el ENS hoy. \ud83d\udd0d\ud83d\udcc9<\/p>\n<\/div>\n

\n

Est\u00e1 claro que la resoluci\u00f3n no es el \u00fanico factor importante para hacer predicciones s\u00f3lidas. El ENS ya trabajaba con una resoluci\u00f3n ligeramente superior a la de GenCast en 2019, y aun as\u00ed GenCast logr\u00f3 superarlo. DeepMind afirma haber realizado estudios similares con datos de 2020 a 2022 y encontr\u00f3 resultados similares, aunque eso no ha sido revisado por pares. No obstante, no hab\u00eda datos para comparar para 2023, cuando el ENS comenz\u00f3 a operar a una resoluci\u00f3n significativamente m\u00e1s alta. \ud83d\udcca\ud83d\udcc8<\/p>\n<\/div>\n

\n

Dividiendo el mundo en una cuadr\u00edcula, GenCast opera a una resoluci\u00f3n de 0.25 grados, lo que significa que cada cuadrado de esa cuadr\u00edcula mide un cuarto de grado de latitud por un cuarto de grado de longitud. En comparaci\u00f3n, el ENS utilizaba una resoluci\u00f3n de 0.2 grados en 2019 y ahora est\u00e1 en 0.1 grados. \ud83c\udf0d\ud83d\uddfa\ufe0f<\/p>\n<\/div>\n

\n

Sin embargo, el desarrollo de GenCast \u201cmarca un hito significativo en la evoluci\u00f3n de la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica\u201d, dijo Chantry en un comunicado por correo electr\u00f3nico. Junto al ENS, el ECMWF tambi\u00e9n est\u00e1 ejecutando su propia versi\u00f3n de un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>. Chantry comenta que \u201ctoma algo de inspiraci\u00f3n de GenCast\u201d. \ud83c\udf1f\ud83e\udd13<\/p>\n<\/div>\n

\n

La velocidad es una ventaja para GenCast. Puede generar un pron\u00f3stico de 15 d\u00edas en solo ocho minutos usando un solo Google Cloud TPU v5. Los modelos basados en f\u00edsica como el ENS podr\u00edan necesitar varias horas para hacer lo mismo. GenCast omite todas las ecuaciones que el ENS tiene que resolver, lo que explica por qu\u00e9 requiere menos tiempo y poder computacional para producir un pron\u00f3stico. \u26a1\ufe0f\ud83d\udcbb<\/p>\n<\/div>\n

\n

\u201cEn t\u00e9rminos computacionales, resulta magnitudes m\u00e1s costoso ejecutar previsiones tradicionales en comparaci\u00f3n con un modelo<\/a> como GenCast\u201d, dice Price. \ud83d\udcb0\ud83d\udcc9<\/p>\n<\/div>\n

\n

Esa eficiencia podr\u00eda ayudar a reducir algunas preocupaciones sobre el impacto ambiental de los centros de datos de IA, que ya han contribuido al aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero de Google en los \u00faltimos a\u00f1os. Sin embargo, es dif\u00edcil evaluar c\u00f3mo se compara GenCast con los modelos basados en f\u00edsica en t\u00e9rminos de sostenibilidad sin conocer cu\u00e1nta energ\u00eda se utiliza para entrenar el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico. \ud83c\udfed\u267b\ufe0f<\/p>\n<\/div>\n

\n

A\u00fan hay mejoras que GenCast puede realizar, incluida la posibilidad de escalar a una resoluci\u00f3n m\u00e1s alta. Adem\u00e1s, GenCast emite predicciones a intervalos de 12 horas en comparaci\u00f3n con los modelos tradicionales, que generalmente lo hacen en intervalos m\u00e1s cortos. Esto puede influir en c\u00f3mo se pueden utilizar estos pron\u00f3sticos en el mundo real (por ejemplo, para evaluar cu\u00e1nta energ\u00eda e\u00f3lica estar\u00e1 disponible) \ud83c\udf2a\ufe0f\u26a1\ufe0f.<\/p>\n<\/div>\n

\n
\n

\u201cNos estamos preguntando, \u00bfes esto bueno? \u00bfY por qu\u00e9?\u201d \ud83e\udd14<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

\n

\u201cQuerr\u00edas saber c\u00f3mo se comportar\u00e1 el viento a lo largo del d\u00eda, no solo a las 6 AM y 6 PM\u201d, dice Stephen Mullens, profesor asistente de meteorolog\u00eda en la Universidad de Florida, quien no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n de GenCast. \ud83c\udf1e\ud83c\udf2c\ufe0f<\/p>\n<\/div>\n

\n

Si bien hay un creciente inter\u00e9s en c\u00f3mo se puede usar la IA para mejorar los pron\u00f3sticos, a\u00fan debe demostrar su efectividad. \u201cLa gente lo est\u00e1 mirando. No creo que la comunidad meteorol\u00f3gica en su totalidad est\u00e9 convencida de ello\u201d, opina Mullens. \u201cSomos cient\u00edficos entrenados que pensamos en t\u00e9rminos de f\u00edsica… y debido a que la IA no lo es fundamentalmente, a\u00fan hay un elemento en el que nos estamos preguntando, \u00bfes esto bueno? \u00bfY por qu\u00e9?\u201d \ud83e\udd37\u200d\u2642\ufe0f\u2696\ufe0f<\/p>\n<\/div>\n

\n

Los pronosticadores pueden probar GenCast por s\u00ed mismos; DeepMind public\u00f3 el c\u00f3digo<\/a> de su modelo de c\u00f3digo abierto. Price afirma que ve a GenCast y otros modelos mejorados de IA<\/a> siendo utilizados en el mundo real junto a los modelos tradicionales. \u201cUna vez que estos modelos est\u00e9n en manos de los profesionales, se construye m\u00e1s confianza y seguridad\u201d, dice Price. \u201cRealmente queremos que esto tenga un impacto social amplio.\u201d \ud83c\udf0d\ud83d\udca1<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

GenCast: Tahminde devrim yaratan yapay zeka. \u0130nan\u0131lmaz do\u011fruluk ve uyar\u0131lar\u0131n\u0131 ke\u015ffedin! \ud83e\udd16\ud83c\udf26\u23f1\ufe0f<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":27374,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"ai_generated_summary":"","iawp_total_views":11,"jnews-multi-image_gallery":[],"jnews_single_post":{"format":"standard","override":[{"template":"1","parallax":"1","fullscreen":"1","layout":"right-sidebar","sidebar":"default-sidebar","second_sidebar":"default-sidebar","sticky_sidebar":"1","share_position":"top","share_float_style":"share-monocrhome","show_share_counter":"1","show_view_counter":"1","show_featured":"1","show_post_meta":"1","show_post_author":"1","show_post_author_image":"1","show_post_date":"1","post_date_format":"default","post_date_format_custom":"Y\/m\/d","show_post_category":"1","show_post_reading_time":"1","post_reading_time_wpm":"300","post_calculate_word_method":"str_word_count","zoom_button_out_step":"2","zoom_button_in_step":"3","show_post_tag":"1","show_prev_next_post":"1","show_popup_post":"1","show_comment_section":"1","number_popup_post":"1","show_author_box":"1","show_post_related":"1","show_inline_post_related":"0"}],"image_override":[{"single_post_thumbnail_size":"crop-500","single_post_gallery_size":"crop-500"}],"trending_post_position":"meta","trending_post_label":"Trending","sponsored_post_label":"Sponsored by","disable_ad":"0","subtitle":""},"jnews_primary_category":[],"jnews_social_meta":[],"jnews_review":[],"enable_review":"","type":"percentage","name":"","summary":"","brand":"","sku":"","good":[],"bad":[],"score_override":"","override_value":"","rating":[],"price":[],"jnews_override_counter":{"view_counter_number":"0","share_counter_number":"0","like_counter_number":"0","dislike_counter_number":"0"},"footnotes":""},"categories":[880],"tags":[1445,1622,1621],"class_list":["post-27373","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia","tag-evergreencontent","tag-innovacion","tag-technews"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27373","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27373"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27373\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":111185,"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27373\/revisions\/111185"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27374"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27373"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27373"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mastertrend.info\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27373"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}