En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha comenzado a dejar una huella significativa en numerosas disciplinas, y la meteorología (la previsión meteorológica) no es la excepción.
La predicción del tiempo, un campo históricamente dominado por modelos numéricos y físicos, está viendo cómo la IA juega un papel cada vez más relevante, aportando mejoras significativas en precisión y rapidez.
Pero, ¿qué hace exactamente la IA en este contexto? ¿Cómo se compara con los métodos tradicionales de previsión meteorológica?
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etiquetas: inteligencia artificial , previsión meteorológica 
Los modelos numéricos utilizan los métodos del cálculo numérico para resolver ecuaciones que no pueden resolver de manera analítica. Los modelos de IA no utilizan los métodos del cálculo numérico y no tienen nada que ver con la cantidad de datos que se pueden procesar y el tiempo que tardan. La cantidad de datos que se puede procesar depende del hardware. No se pueden procesar más o menos o es más rápido o más lento porque se… » ver todo el comentario
#4 las redes neuronales se basan en un principio de pesos, se asigna un peso a las entradas y se establecen unas salidas en función de los pesos, luego les pasas épocas, que son pasadas en las que cada vez se ajusta más el peso en función de un optimizador, todo eso son cálculos matemáticos. También se usan modelos como la regresión linear, que también es matemáticas, o el k vecinos, que va por distancias euclidianas, que también es matemáticas y esos son dos modelos que tienen unos añitos, el knn por ejemplo es de 1951.
El asunto es que la IA consigue hacer predicciones bastante buenas sobre cosas que son muy difíciles de predecir. ¿Cómo lo hace? Pues la explicación sencilla es "intuición".