La proliferación de imágenes meteorológicas manipuladas con IA y edición digital está sembrando la confusión en Canadá. Expertos advierten que estas falsificaciones pueden generar falsas alarmas y dañar la confianza ciudadana en la información meteorológica.

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.

Microsoft presenta Aurora, un modelo fundacional entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos, capaz de predecir con gran precisión fenómenos como tormentas, calidad del aire o ciclones. Este avance marca un antes y un después en la meteorología y los sistemas de predicción climática. La previsión del clima y otros fenómenos naturales es esencial para proteger vidas, planificar actividades económicas y mitigar desastres.

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.