Inteligencia Artificial y predicción meteorológica

Sala para tratar cualquier asunto relacionado con el uso y desarrollo de la Tecnología de la Información en la Organización.
suprabt
Mensajes: 1
Registrado: Dom. 07FEB2021, 21:52

Inteligencia Artificial y predicción meteorológica

Mensaje por suprabt »

Fuente: HPE
URL: https://www.hpe.com/us/en/insights/arti ... -2007.html
La inteligencia artificial, los conjuntos de datos masivos y la informática de alto rendimiento están ayudando a producir grandes cambios en las capacidades predictivas.

La inteligencia artificial se ha utilizado para analizar datos sobre el tiempo y el clima durante años. Hoy, sin embargo, con el impulso de las computadoras de alto rendimiento (HPC) cada vez más potentes y cargas masivas de datos, los científicos están comenzando a aplicar la IA para crear pronósticos que son más precisos, más granulares y de mayor alcance.

Eso significa que la tecnología se está uniendo para proporcionar mejores predicciones climáticas para los próximos 100 años, así como más pronósticos meteorológicos precisos que ofrecen más advertencias para que las personas se refugien de eventos como tornados y huracanes. Y esta poderosa combinación de tecnología predictiva, que ya se está probando, podría estar funcionando en los próximos tres a cinco años.

"Creo que estamos a punto de ver avances reales", dice Sue Ellen Haupt, científica senior y subdirectora del Laboratorio de Aplicaciones de Investigación en el Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR) de EE. UU. En Boulder, Colorado. "El uso de la IA para pronosticar no es nuevo, pero el impulso para usarlo más y usarlo de manera diferente es nuevo. Estamos comenzando a usar la inteligencia artificial para determinar qué tormentas tendrán eventos extremos, como granizo o tornados. para obtener más de unos pocos minutos de advertencia. Esperamos incluso obtener horas. La inteligencia artificial será la clave para un mejor pronóstico ".

Y ser capaz de mejorar una predicción del clima extremo en incluso minutos podría salvar vidas y millones de dólares en propiedades, según David John Gagne, un científico de aprendizaje automático en NCAR que trabaja con científicos en diferentes laboratorios climáticos y meteorológicos para ayudarlos a desarrollar IA y sistemas de aprendizaje automático.

"Piense en lo que podría significar incluso dos minutos adicionales de advertencia de un tornado", dice. "En algunos casos, eso podría permitirle llegar a un refugio. Si podemos hacer pronósticos más específicos, también podríamos decir que un tornado probablemente tomará este camino, pero también podría pasar allí, por lo que es posible que desee tomar refugio allí también ".

La IA y el clima tienen historia

Los científicos de predicción meteorológica y climática de organizaciones como NCAR, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y el Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU. No son ajenos a la tecnología, que aprovechan la enorme potencia informática y la inteligencia artificial para mejorar las predicciones y proporcionar predicciones más precisas y de mayor alcance. información meteorológica, meteorológica, oceánica y espacial.

La precisión de los pronósticos meteorológicos diarios, así como las advertencias de condiciones meteorológicas adversas, depende de algoritmos inteligentes y supercomputadoras. La previsión meteorológica, que implica gestionar, analizar y visualizar grandes cantidades de datos, ha dependido de la IA durante años. Hace veinte años, cuando se creó el sistema Dynamic Integrated foreCast (DICast) para tomar datos meteorológicos y producir pronósticos automatizados y precisos, la IA formaba parte de él. Y el sistema ha sido utilizado por las principales empresas de servicios meteorológicos comerciales.

"La IA se ha utilizado en la predicción meteorológica durante mucho tiempo, pero ahora hay un resurgimiento debido a los avances en el aprendizaje automático, impulsados ​​por la disponibilidad de cantidades masivas de datos y el poder de las GPU", dice Ilene Carpenter, gerente de segmento de Ciencias de la Tierra en Hewlett Packard Enterprise. "Los centros de pronóstico del tiempo estuvieron entre los primeros usuarios de supercomputadoras. Ahora, están combinando modelos físicos en supercomputadoras con IA y enfoques basados ​​en datos para permitir mejores predicciones".

Cada tecnología depende de las demás porque, por sí solas, simplemente no pueden hacer el trabajo. Y lo que está sucediendo en el pronóstico del tiempo y el clima es una muestra de lo que sucederá en otras industrias en todo el mundo.

"El avance de estas tecnologías está creando una combinación natural para algo más que el tiempo y el clima, sino para todo lo que se avecina", dice Jeff Kagan, analista independiente de la industria. "La IA, por supuesto, ha existido por un tiempo, pero simplemente ha crecido drásticamente y la HPC ha crecido a un nuevo nivel. Si puede aprovechar el poder de esas tecnologías juntas, entonces creará una nueva forma de hacer las cosas, un nuevo paradigma. Estas tecnologías en el futuro se utilizarán para cambiar todas las industrias. Estamos dando los primeros pasos hacia este nuevo mundo ".

Uso de IA para abordar las predicciones de granizo

Gagne y otros científicos de NCAR han estado utilizando una red neuronal como parte de un modelo meteorológico que analiza factores de tormenta como temperaturas a diferentes altitudes, dirección y velocidad del viento, corrientes ascendentes y humedad. Luego, el modelo reconoce patrones que indican que una tormenta podría producir granizo, que puede caer a una velocidad de hasta 120 millas por hora y causa anualmente alrededor de $ 8 mil millones a $ 10 mil millones en daños solo en los EE. UU.

Gagne, quien es líder del proyecto de granizo, dice que usan el aprendizaje automático para estimar la posibilidad de granizo en un área específica con hasta un día de anticipación. Trabajando con un equipo de la Universidad de Oklahoma, escribió el código inicial para entrenar los modelos de aprendizaje automático, que han podido encontrar diferentes piezas de información en conjuntos de datos masivos que, cuando se juntan, indican que se está gestando una tormenta de granizo. El sistema puede incluso predecir si la tormenta producirá granizo pequeño o grande.

El sistema, que se ejecuta en tiempo real en la Universidad de Oklahoma, se está probando utilizando datos de NOAA. "Ha estado prediciendo con éxito tormentas de granizo", dice Gagne. "Lo está haciendo muy, muy bien".

Para que este tipo de sistema predictivo funcione, los científicos deben recopilar, organizar y analizar grandes cantidades de datos meteorológicos. Y eso requiere IA y HPC avanzadas.

Las tecnologías se unen

En todo el mundo, los sensores meteorológicos en los satélites, en el suelo y en los océanos están proporcionando una manguera de incendios con datos meteorológicos y climáticos. Es demasiado vasto y abrumador para ser analizado y escaneado en busca de patrones por humanos o incluso por sistemas informáticos tradicionales. Y eso es un problema, porque sin la capacidad de dar sentido al diluvio de información, es una oportunidad desperdiciada.

"Tenemos tantos datos que los pronosticadores están abrumados con la cantidad de información que deben clasificar para tomar una decisión", dice Gagne. "Ya hemos pasado del punto en el que hay tantos datos y tanto ruido de información que los humanos luchan por reconocer los patrones en ellos. Necesitamos desarrollar herramientas de análisis de visualización realmente buenas, formas de profundizar".

Los científicos lo están haciendo con sistemas de inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje profundo, porque sus capacidades de reconocimiento de patrones están hechas a medida para el trabajo. Los sistemas pueden recibir grandes cantidades de datos y aprender a detectar una tormenta que podría producir relámpagos o tornados. Puede ver patrones que probablemente conduzcan a devastadores huracanes o brutales tormentas de nieve. Este tipo de reconocimiento de patrones funciona con conjuntos de datos meteorológicos y climáticos.

Pero, ¿cómo manejas esa enorme carga? Ahí es donde entra en juego la HPC.

"Las discusiones típicas sobre el cambio climático giran en torno a cantidades muy simplificadas y más gruesas, como el aumento anual de la temperatura de la superficie global o el aumento del nivel del mar", dice Prabhat, líder de grupo del equipo de servicios de datos y análisis del Centro Nacional de Computación Científica de Investigación Energética. (NERSC). "Pero cada vez más, la gente quiere saber cómo afectará el cambio climático al lugar donde viven. Necesitamos simulaciones que se resuelvan con mayor precisión a un nivel más fino. Eso producirá conjuntos de datos masivos, y es necesario realizar análisis de precisión para preguntar, por ejemplo, cómo Maine se verá afectado o cómo se verá afectada mi ciudad. La IA está preparada para ayudarnos con simulaciones más precisas y análisis de precisión ".

Durante los últimos tres años, la supercomputadora insignia de NERSC ha sido una máquina Cray XC40, denominada Cori. Con 622,336 núcleos de procesador Intel, teóricamente puede realizar 30 billones de operaciones por segundo. (Hewlett Packard Enterprise adquirió Cray en 2019).

Sin embargo, NERSC, que es la principal instalación de computación científica de la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía de EE. UU., Se está preparando para una actualización. A finales de este año, se espera que la organización comience a recibir piezas de la arquitectura de supercomputación HPE Cray de próxima generación, Shasta, que contará con procesadores AMD EPYC y GPU NVIDIA.

Y ese tipo de poder de cómputo es justo lo que NERSC necesitará para asumir el tipo de simulación meteorológica y climática mejorada que busca hacer.

Uno de los proyectos en los que se centran los científicos de NERSC son las predicciones a pequeña escala, pequeñas en tamaño geográfico pero masivas en términos de la necesidad de poder de cómputo.

Para este tipo de predicción, piense en los microclimas. Por ejemplo, en lugar de predecir que San Francisco tendrá 70 grados y estará nublado, una predicción de microclima podría especificar qué vecindarios tendrán nubosidad y mayor humedad y cuáles serán más soleados y secos.

"Esos tipos de predicciones podrían potencialmente hacerse acoplando AI (que se ejecuta en GPU) con solucionadores de ecuaciones diferenciales parciales (PDE) clásicas (que se ejecutan en CPU) en una supercomputadora moderna", dice Prabhat. "Idealmente, queremos poder ejecutar un modelo global a esta escala. Queremos predicciones mucho más precisas en todo el mundo. Creo que con las máquinas que tenemos ahora, no podríamos llegar allí".

Agrega que, en un momento de cambio climático dramático y potencialmente mortal, la mejora de nuestros modelos climáticos requerirá igualmente inteligencia artificial avanzada y supercomputadoras.

En Earth System Research Laboratories de NOAA, Jebb Stewart, jefe de la rama de informática y visualización y líder de los esfuerzos de computación en la nube y aprendizaje automático en el laboratorio, dice: "No podríamos manejar algunas de las aplicaciones de aprendizaje automático sin un procesamiento informático de alto rendimiento. Algunas de las redes neuronales que desarrollamos, tanto por la profundidad como por el tamaño de los datos, necesitamos un procesamiento paralelo y altamente escalable para que funcione. Ejecutar eso en un solo nodo podría llevar horas, si no días, para procesar varios terabytes de ese tipo de datos. Pero con HPC, podemos reducirlo a minutos u horas. Podemos usar diferentes estructuras de redes neuronales debido a esto ".

Probando, probando, probando

Si bien diferentes agencias de predicción meteorológica y climática se centran en adoptar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, no espere ver cambios importantes en sus pronósticos diarios de inmediato. En lo que respecta al clima en particular, los científicos deben realizar muchas pruebas para asegurarse de que la incorporación de cualquier nueva tecnología no cause ningún problema en un servicio tan importante.

"Los investigadores están analizando de cerca la mejor manera de integrar las técnicas de IA en los códigos de simulación [meteorológicos y climáticos]", dice Prabhat, y señala que cree que comenzaremos a ver la IA avanzada en funcionamiento en la predicción del tiempo y el clima en otros cinco años. . "Con cualquier campo de investigación científica, no se adopta algo simplemente porque está de moda. Hemos confiado en gran medida en simulaciones basadas en matemáticas aplicadas, no en IA, durante más de 40 años. No vamos a reemplazar los solucionadores de PDE con IA durante la noche hasta que la IA haya sido investigada con mucho cuidado ".

En NCAR, Gagne dice que la IA podría tardar décadas en alcanzar su máximo potencial en el campo.

"La comunidad meteorológica se mueve un poco lentamente, pero hay un aumento en la inversión y esperaría ver aún más en los próximos cinco años", agrega. "En algunos casos, la mejora predictiva podría ser otro 10 por ciento en precisión. Puede que no parezca mucho, pero incluso una pequeña mejora hace una gran diferencia. Queremos que la gente tenga tiempo para refugiarse de un tornado o poner su coche en el garaje antes de que llegue una tormenta de granizo ".

Stewart está de acuerdo en que incluso las mejoras incrementales en el pronóstico del tiempo podrían ser críticas para las personas, los agricultores y las empresas. Y eso es exactamente lo que espera que venga.

"Se están probando aplicaciones de IA, pero ... hay muchas más en desarrollo", dice. "En los próximos años, gracias a la inteligencia artificial, veremos una mejora significativa en el pronóstico del tiempo. Primero, tenemos que verificar que no estamos empeorando los modelos meteorológicos. Tenemos que verificar que lo estamos mejorando Se avecinan muchas cosas. Eso es muy emocionante ".

Inteligencia artificial en la predicción del tiempo: lecciones para los líderes
  • Se espera que la inteligencia artificial combinada con el aprendizaje automático, las redes neuronales, el aprendizaje profundo y la informática de alto rendimiento mejore significativamente la previsión meteorológica durante los próximos tres a cinco años.
  • Los científicos del clima y los pronosticadores del tiempo buscan cada vez más estas herramientas para examinar cantidades masivas de datos y detectar patrones que indiquen un clima severo o cambios climáticos.
  • Esta combinación de potentes tecnologías predictivas no solo mejorará en gran medida el pronóstico del tiempo, sino que también proporcionará capacidades similares en otras industrias.
###

SUPRABT es la empresa multinacional, que brinda servicios y soluciones tecnológicas, permitiendo desarrollar los procesos de negocios de las diversas industrias mediante la integración e innovación de las tecnologías de la información y comunicaciones, adaptándonos a las tendencias y exigencias del mercado.

SUPRABT, el logotipo de SUPRABT y otros nombres y logotipos de SUPRABT utilizados para identificar a sus productos y servicios es marca registrada propiedad de SUPRABT o sus subsidiarias y filiales, y no pueden ser utilizados sin autorización. Otros nombres de empresas o productos mencionados en el presente documento pueden ser nombres comerciales, marcas comerciales o marcas de servicio de sus respectivos titulares.
Responder

Volver a “DTI | Dirección de Tecnología de la Información”