La inteligencia artificial y la previsión meteorológica

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?

[#1 Peybol]

En Asturias no acierta el pronóstico ni la mejor IA

[#2 OniNoNeko_Levossian]

Los modelos de IA son modelos numéricos, lo que ha cambiado la IA es la cantidad de datos que se pueden procesar y el tiempo que se emplea para ello

[#8 PerritaPiloto]

#7 Un peso a la entrada de cada neurona de la red. No a la entrada de los datos. Tiene semejanza con los métodos numéricos pero es una disciplina aparte del cálculo numérico.

Desde luego lo que das a entender en ti comentario #2, que es que un modelo IA es un modelo numérico y que lo que cambia es la cantidad de datos comos si por ser IA se pueden procesar más datos no es cierto.

La cantidad de datos que se procesa es la misma pero se hace de manera completamente diferente porque un modelo…   

[#9 OniNoNeko_Levossian]

#8 creo que los dos tenemos razón en esto, desde la perspectiva que la IA es una caja negra y no sabes cómo ha tomado las conclusiones, simplemente le preguntas y te responde 42, aunque se llevan a cabo procesos matemáticos que ya han sido documentados, es más para valorar los modelos se suele usar la matriz de confusión, que es un proceso matemático sencillo.

[#4 PerritaPiloto]

#2 No. Se emplean números en ambos casos, pero no tiene que ver.

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…   

[#7 OniNoNeko_Levossian]

#6 la cantidad y la velocidad, al aumentar la capacidad de calculo y la eficiencia de los modelos

#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.

[#5 Pájaroloco]

#4 De todas maneras la necesidad de computación tiene que ser , utilizando la IA, mucho mayor?

[#6 Barney_77]

#2 No, lo que ha cambiado es la forma de usar de usar esos datos. No la velocidad. No confundas tocino con velocidad.

[#3 anv]

#2 Con ese criterio, el cerebro también se basa en números. Por eso nos resulta tan fascinante la matemática y nos gusta tanto la música.

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".