Microsoft presenta Aurora, su IA capaz de predecir tifones y tormentas con días de antelación

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Gracias al nuevo modelo basado en IA de Microsoft, contarás con el pronóstico del tiempo más eficiente del momento, capaz de predecir todo tipo de fenómenos atmosféricos.

Existen distintos modelos de inteligencia artificial en el mercado, y hay algunos más especializados que otros, capaces de centrarse en cuestiones concretas y delicadas.

Todos sabemos, que los pronósticos meteorológicos distan bastante de ser precisos, aunque últimamente con el avance de la tecnología, suelen acertar más que nunca.

Sin embargo, compañías tecnológicas como Microsoft, quieren crear el modelo más avanzado al respecto, capaz de predecir con precisión toda clase de inclemencias meteorológicas, sobre todo en lo que respecta a clima adverso.

Según ha comentado la propia Microsoft, su modelo Aurora puede pronosticar eventos atmosféricos con mayor precisión y velocidad que los métodos meteorológicos tradicionales.

Para conseguirlo, entrenaron a Aurora previamente con más de 1 millón de horas de datos de satélites, radares y estaciones meteorológicas, y encima puede ajustarse con datos adicionales para realizar predicciones de eventos concretos.

En los experimentos previos, Aurora pudo predecir la llegada del tifón Doksuri a Filipinas cuatro días antes de que sucediera, superando las predicciones de la mayoría de los expertos.

Igualmente los de Redmond comentan que Aurora también superó al Centro Nacional de Huracanes en la previsión de trayectoria de ciclones tropicales de cinco días para la temporada 2022-2023.

Microsoft señala que Aurora es un modelo altamente eficiente, capaz de generar pronósticos en segundos, en comparación con las horas que tardan los sistemas tradicionales.

Lo mejor de todo, es que Aurora está a disposición del público gracias al código fuente. Por otra parte, los de Redmond aclaran que el modelado de inteligencia artificial de Aurora se está incorporando a la aplicación MSN Weather a través de una versión especializada del modelo.

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