Un informe de la Organización Latinoamericana de Energía revela que los centros de datos para inteligencia artificial consumirán más de 120 TWh anuales en América Latina y el Caribe hacia 2035.

GenCast, desarrollado por Google DeepMind, es un modelo de inteligencia artificial que ofrece predicciones meteorológicas más precisas y rápidas que los métodos tradicionales. Entrenado con datos de décadas, genera pronósticos globales en minutos, superando al sistema europeo ENS en el 97% de las variables evaluadas. Su capacidad para prever eventos extremos como ciclones y fluctuaciones de energía eólica promete revolucionar sectores clave.

MeteoSwiss, en colaboración con el Swiss Data Science Center y el superordenador Alps de ETH Zúrich, ha integrado inteligencia artificial para optimizar la precisión en las predicciones meteorológicas y la evaluación de riesgos climáticos. Esta innovación permitirá a Suiza anticiparse a fenómenos naturales y mejorar la planificación energética con el apoyo de datos en tiempo real.

El auge de la inteligencia artificial (IA) está impulsando un crecimiento exponencial en la demanda energética global, especialmente en los centros de datos. Según un informe de Goldman Sachs, se prevé que estos centros, esenciales para el procesamiento de datos de IA, consumirán un 8% de la energía total en EE.UU. para 2030, frente al 3% actual.