Modelos de pronóstico de huracanes ¿IA o Ecuaciones Físico-Matemáticas?
Hace poco la comunidad de meteorólogos dedicados a pronosticar huracanes se calentó: el investigador Brian McNoldy, analizando los pronósticos de diferentes modelos, aseveró que el nuevo modelo basado en Inteligencia Artificial de Google, llamado DeepMind, fue el que obtuvo los mejores resultados en el pronóstico de la trayectoria del huracán Melissa durante la temporada de 2025, logrando una precisión excepcional, especialmente teniendo en cuenta que es un modelo debutante. El asunto trascendió la comunidad académica y llegó a las redes sociales.
En la siguiente tabla resumo lo que leí sobre el rendimiento de los modelos más usados, y que están basadas en las estadísticas de verificación de Brian McNoldy para la temporada 2025, (que incluye al huracán Melissa).
| Nombre del Modelo | Rendimiento Reportado para la Temporada 2025 (incluyendo a Melissa) |
|---|---|
| Google DeepMind (Modelo de IA) | Uno de los mejores tanto en pronóstico de trayectoria como de intensidad. Un rendimiento sin precedentes para un modelo nuevo. |
| NVGM (Modelo de la Marina de EE.UU., NAVGEM) | A menudo mostró errores de trayectoria bajos. |
| EMXI (Modelo Europeo, ECMWF) | A menudo mostró errores de trayectoria bajos. Un modelo históricamente de alto rendimiento. |
| GFS (Modelo Americano) | Un modelo convencional confiable; su sistema de conjunto (GEFS) fue parte del análisis del pronóstico para Melissa. |
¿En qué consiste el desempeño destacado del modelo DeepMind en esta temporada?
Como bien saben mis lectores, yo no soy nada conocedor de este asunto de los modelos de pronósticos de huracanes, solo leí la noticia, me asombré y recopilé un poco de opiniones al respecto. Dicen por ahí que el rendimiento del modelo de Google DeepMind en la temporada 2025 fue particularmente notable, como destacaron McNoldy y otros expertos y les resumo:
Éxito sin precedentes para un modelo nuevo: Brian McNoldy afirmó que para un modelo «recién presentado al público en junio», superar a otros modelos establecidos tanto en trayectoria como en intensidad es «algo inaudito». Su análisis encontró que estaba «entre los mejores» y a veces era el mejor modelo disponible.
Eficaz en la pronóstica real: El Centro Nacional de Huracanes (NHC) comenzó a utilizar el modelo DeepMind en 2025, y fue fundamental para proporcionar pronósticos precisos y tempranos para huracanes como Melissa. Demostró habilidad para predecir las complejas interacciones atmosféricas que influyen en las trayectorias de los ciclones.
A continuación resumo el comportamiento de los distintos modelos con el huracán Melissa:
El huracán Melissa destacó por las notables diferencias en el desempeño de los distintos modelos de pronóstico.
El modelo de IA Google DeepMind: Este fue el gran protagonista durante el seguimiento de Melissa. Debutó en 2025 y su precisión sorprendió a los expertos. El investigador Brian McNoldy lo calificó como un hecho «inaudito» y afirmó que el modelo se encontraba «claramente en cabeza, si no es el mejor» . Su algoritmo, entrenado con décadas de datos de ciclones, fue clave para predecir días antes la rápida intensificación de Melissa y su potencial para alcanzar la categoría 5, información crucial para las advertencias tempranas.
Modelos Físicos Tradicionales: Durante la fase de desarrollo de Melissa, los modelos tradicionales mostraron una incertidumbre inusual: El modelo europeo (ECMWF) insistía en un movimiento lento hacia el oeste, acercándose a América Central. El modelo americano (GFS) y su sistema de conjunto, junto con los campos de modelos de IA, proyectaban un giro hacia el norte y noreste, un escenario que fue el que finalmente se materializó . Esta divergencia puso a prueba a los pronosticadores mientras la tormenta se movía de manera errática .
Bueno, así las cosas, a mí, que soy ajeno al tema me surge la pregunta ¿qué es mejor?
¿Modelos basados en IA o Modelos basados en ecuaciones Físico-Matemáticas?
Aquí te presento una comparativa que he recopilado de aquí y de allá:
Modelos Basados en IA (como Google DeepMind)
Fortalezas: Velocidad y costo: Una vez entrenados, hacer un pronóstico es increíblemente rápido y barato, ya que esencialmente es un proceso de reconocimiento de patrones. Pronóstico a corto plazo: Pueden ser excepcionalmente precisos para pronósticos de 1 a 5 días, ya que identifican patrones complejos en datos históricos que los modelos físicos pueden pasar por alto. Manejo de datos incompletos: Son muy buenos para «rellenar los vacíos» cuando hay falta de datos de observación, utilizando lo que han aprendido de situaciones pasadas similares. Pronóstico de intensidad: Han demostrado un potencial revolucionario para predecir la rápida intensificación de ciclones tropicales, un punto débil histórico de los modelos físicos.
Debilidades: Física «de caja negra»: Es difícil entender por qué la IA tomó una decisión. No se puede rastrear la física paso a paso, lo que reduce la confianza en escenarios extremos o sin precedentes. Dependencia de los datos de entrenamiento: Solo son tan buenos como los datos con los que fueron entrenados. Si enfrentan un fenómeno meteorológico completamente nuevo (ej. por el cambio climático), su rendimiento puede degradarse porque no han «visto» eso antes. Falta de consistencia física: A veces pueden producir pronósticos que son matemáticamente posibles pero físicamente incoherentes.
Modelos Basados en Ecuaciones Físico-Matemáticas (como el GFS o el Europeo)
Fortalezas: Base física sólida: Se basan en las leyes fundamentales de la física (termodinámica, fluidodinámica). Esto les da una robustez teórica para manejar eventos extremos o sin precedentes. Transparencia y diagnóstico: Si un pronóstico falla, los científicos pueden rastrear exactamente en qué parte de las ecuaciones o los procesos físicos estuvo el error y mejorar el modelo. Pronóstico a largo plazo y de escenarios: Son esenciales para pronósticos a largo plazo (más de 10 días) y para proyectar el clima futuro bajo diferentes escenarios de cambio climático, porque pueden simular un mundo con condiciones nunca observadas.
Debilidades: Enorme costo computacional: Resolver billones de ecuaciones complejas para todo el planeta requiere supercomputadoras masivas y consume mucha energía. Parametrizaciones: No pueden simular procesos a pequeña escala (como las nubes individuales), por lo que deben «simplificarlos» usando aproximaciones. Estas parametrizaciones son una fuente importante de error. Sensibilidad a las condiciones iniciales: Pequeños errores en las observaciones iniciales pueden crecer y llevar a pronósticos completamente diferentes (efecto mariposa).
Entonces … ¿Cuál es mejor?
Tal parece que en el presente la combinación de ambos es la estrategia ganadora.
El presente y futuro cercano: Los modelos de IA están demostrando ser complementos poderosos. Como viste con el huracán Melissa, pueden superar a los modelos físicos en tareas específicas como la trayectoria y la intensidad a corto plazo. Los centros meteorológicos ya los usan como una guía más en su kit de herramientas.
El estándar de oro actual: Los modelos físico-matemáticos siguen siendo la columna vertebral de la predicción numérica del tiempo. Proporcionan el marco físico fundamental y la pronóstica global en la que todos confían.
El futuro es híbrido: La investigación más avanzada apunta a la fusión de ambos enfoques. Por ejemplo: Usar la IA para mejorar las «parametrizaciones» de los modelos físicos, haciéndolas más precisas y menos costosas. Crear «modelos de física aumentada por IA», que incorporen el aprendizaje automático dentro de las ecuaciones físicas para hacerlas más eficientes. En resumen: No es una carrera donde uno gana, sino una colaboración. La IA aporta velocidad y patrones; la física aporta robustez y comprensión. Juntos, crean el pronóstico más preciso posible.
Melissa la veleidosa
Bueno, me surgió la pregunta ¿Qué tuvo de especial el huracán Melissa que provocó tanta dispersión en el comportamiento de los modelos? La siguiente tabla resume los aspectos más importantes de este huracán y el desempeño de los modelos predictivos.
Melissa no fue un huracán convencional y su comportamiento dejó varias lecciones.
Intensificación Récord: Melissa se intensificó de tormenta tropical a huracán de categoría 4 en apenas 24 horas . Este estallido de fuerza fue alimentado por las aguas extremadamente cálidas del Caribe, que registraron temperaturas casi récord para finales de octubre.
Los estudios de atribución rápida concluyeron que el cambio climático aumentó la velocidad del viento de Melissa entre un 7% y un 10%, haciendo la tormenta más destructiva.
Movimiento Lento y Devastador: Una de las características más peligrosas de Melissa fue su estancamiento al sur de Jamaica durante varios días, moviéndose a la velocidad de una persona caminando . Esto, combinado con su gran intensidad, resultó en lluvias torrenciales prolongadas y vientos catastróficos en Jamaica y el este de Cuba.
Una Temporada Inusual: La temporada de huracanes del Atlántico de 2025 fue «extraña» según los expertos. Aunque el número total de huracanes fue bajo, una proporción récord (80%) se convirtió en huracanes de gran intensidad (Categoría 3+). Melissa fue el tercer huracán de categoría 5 de la temporada, un fenómeno que solo había ocurrido antes en 2005.
Como siempre les digo a mis lectores, lea, documéntese, pregúntele a los expertos y saque sus propias conclusiones.
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