La IA mejora las previsiones de tormentas sin un superordenador

Una herramienta de IA desarrollada en la Universidad de São Paulo, en Brasil, ha mejorado la previsión de tormentas a corto plazo en las pruebas, reduciendo las falsas alarmas en casi un 70 % respecto a un método tradicional. Denominada TITAN-LSTM, predice la trayectoria de una tormenta, la superficie afectada por la lluvia y la intensidad de las precipitaciones con hasta 30 minutos de antelación, y se actualiza cada cinco minutos.

La herramienta combina un programa consolidado de seguimiento por radar con IA que aprende cómo evolucionan las tormentas. En lugar de procesar imágenes completas de radar, trabaja con descripciones numéricas de cada tormenta, como su tamaño, velocidad e intensidad de las precipitaciones. Esta menor carga de procesamiento permite ejecutarla en un ordenador portátil corriente.

Los investigadores utilizaron observaciones de radar recopiladas cerca de São Paulo entre 2016 y 2019. De las más de 32.000 tormentas rastreadas, seleccionaron 439 cuyo desarrollo completo podía seguirse; utilizaron 307 para entrenar la IA y reservaron 132 para las pruebas. Los resultados se publicaron en Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.

Existen limitaciones importantes: actualmente, la herramienta solo puede analizar tormentas que no se fusionan con otras ni se dividen, y la incertidumbre aumenta cuanto más lejano es el horizonte de la previsión. El equipo trabaja ahora con tormentas más complejas y espera adaptar el sistema a otros radares, con el objetivo de proporcionar previsiones a los organismos responsables de las alertas ante desastres.