Aurora: el modelo de IA que anticipa el clima extremo

El cambio climático ya no es una amenaza lejana: se manifiesta en huracanes devastadores, tormentas de arena, smog persistente y olas oceánicas colosales. Estos fenómenos extremos están desafiando no solo la seguridad de las personas, sino también la estabilidad de los sistemas productivos, las rutas de comercio y las redes energéticas. En ese contexto, Microsoft ha presentado Aurora, un modelo de inteligencia artificial que está revolucionando la forma en que se pronostican los eventos ambientales más críticos para el planeta.

Un modelo base que redefine los pronósticos

Aurora no es solo un modelo de predicción meteorológica. Es un modelo base de IA entrenado con más de un millón de horas de datos provenientes de satélites, radares, simulaciones atmosféricas y estaciones meteorológicas. A partir de esta información diversa, Aurora no solo pronostica el clima con precisión sin precedentes, sino que también anticipa tifones, tormentas de arena, calidad del aire y altura de olas oceánicas, todo a una fracción del costo computacional de los modelos tradicionales.

“Aurora se diferencia porque no fue diseñado únicamente para el clima. Puede especializarse en múltiples tareas ambientales a partir de una sola base de entrenamiento”, explicó Megan Stanley, investigadora senior de Microsoft Research.

Más precisión, más velocidad, menos costos

Uno de los logros más destacados de Aurora es haber superado al Centro Nacional de Huracanes de EE. UU. en predicciones de trayectorias de ciclones tropicales. También logró anticipar con cuatro días de antelación la llegada del tifón Doksuri a Filipinas en 2023, mientras las predicciones oficiales lo ubicaban erróneamente frente a Taiwán.

¿La diferencia? Aurora produce pronósticos 5.000 veces más rápido que los sistemas actuales gracias a su arquitectura de codificador y el uso de unidades de procesamiento gráfico (GPU). Aunque su entrenamiento inicial es costoso, su operación es significativamente más eficiente en tiempo y recursos.

Más allá del clima: predicción de calidad del aire y olas oceánicas

En Irak, Aurora predijo una tormenta de arena con un día de anticipación, permitiendo activar medidas de prevención ante un evento que dejó miles de personas hospitalizadas. Lo hizo incluso con escasos datos de calidad del aire, gracias a su entrenamiento previo con múltiples fuentes de datos.

En cuanto a las olas oceánicas, Aurora igualó o superó el rendimiento de modelos líderes en el 86 % de las pruebas durante un año. Esta capacidad es clave para anticipar inundaciones costeras y minimizar impactos en puertos, comercio marítimo y zonas turísticas.

Innovación abierta para el futuro del planeta

Aurora es el primer modelo de su tipo en ser accesible de forma abierta. Microsoft liberó el código y las ponderaciones del modelo para que desarrolladores, meteorólogos y gobiernos puedan usarlo, ajustarlo y escalarlo para necesidades locales, especialmente en regiones con limitada capacidad de pronóstico.

El modelo ya se integra en MSN Weather, mejorando la precisión de las apps meteorológicas disponibles para millones de personas. También está presente en Azure AI Foundry Labs, donde investigadores y empresas pueden experimentar con aplicaciones que van desde la predicción de lluvias hasta alertas tempranas para desastres naturales.

Un nuevo paradigma para gobiernos y empresas

La precisión de Aurora no solo representa una revolución tecnológica, sino una nueva oportunidad para que gobiernos y empresas refuercen su capacidad de prevención, adapten su logística y tomen decisiones basadas en ciencia y datos. Sectores como energía, agricultura, comercio y turismo están entre los más beneficiados.

Para países como Colombia, donde los fenómenos como el Fenómeno de El Niño, los ciclones tropicales y la contaminación del aire afectan con fuerza, la incorporación de herramientas como Aurora puede ser clave para avanzar en la adaptación climática y la resiliencia territorial.

“Tiene el potencial de ser un punto de inflexión. La gente podrá ajustar Aurora a cualquier tarea relevante para su entorno, incluso con pocos datos locales”, concluye Stanley.