El Sumario – Con la vista fijada en la innovación, Google se unió a un proyecto que utiliza el aprendizaje automático con la finalidad de hacer un pronóstico de alta resolución y a corto plazo para predecir las precipitaciones usando imágenes de radar.
En este sentido, se conoció que el objetivo de esta idea, una investigación de la Universidad de Cornell en Estados Unidos, es desarrollar modelos de aprendizaje automático para el pronóstico de precipitaciones altamente localizadas y de un futuro inmediato.
Por lo que, una de las ventajas de introducir esta tecnología es que los pronósticos son casi instantáneos y con alta resolución nativa.
De esta forma, explican que “los pronósticos abarcan entre 0 y 6 horas desde que se busca. Estos modelos son capaces de generar pronósticos con una resolución de un kilómetro con una latencia total de entre 5 y 10 minutos, incluyendo retrasos en la recolección de datos y superando a los modelos tradicionales”.
En un comunicado, Google indica que “el estudio trataba el pronóstico como un problema de traducción de imagen a imagen y con el uso de una red neuronal convolucional de tipo U-Net en donde se presenta una imagen que contiene un canal para cada imagen de satélite multiespectral en la secuencia de observación de la última hora”.
Finalmente, los resultados demostraron que la tecnología desarrollada por Google “es capaz de superar a los modelos de predicción meteorológicos más comunes utilizados en la actualidad hasta un máximo de 5 o 6 horas, cuando empieza a superarlo la actualización rápida de alta resolución”.
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Rubén Vásquez
Con información de Agencias
