Aunque la acumulación de datos es tan antigua como la civilización misma, su verdadero valor ha emergido con el desarrollo del análisis de datos. Esta disciplina, que transforma información en conocimiento útil, es fundamental para el desarrollo de la inteligencia artificial moderna. Sin limpiar, transformar, inspeccionar y modelar los datos, los algoritmos de machine learning no podrían aprender, predecir ni tomar decisiones. Desde mejorar traducciones hasta ayudar en la conducción autónoma, el análisis de datos es la herramienta clave que convierte simples cifras en sistemas inteligentes.

Investigadores de las universidades de Chicago y Rice han demostrado que los modelos de inteligencia artificial como FourCastNet aún no pueden predecir con precisión ciclones tropicales extremos, conocidos como “cisnes grises”, si no han sido entrenados con datos de tormentas similares. Aunque el modelo sí logra trasladar conocimientos entre diferentes regiones del planeta, los resultados evidencian que aún hacen falta nuevas estrategias de aprendizaje para anticipar los eventos meteorológicos más raros y devastadores.