Microsoft presenta un nuevo modelo meteorológico impulsado por inteligencia artificial, diseñado para proporcionar pronósticos más precisos

En un intento por proporcionar pronósticos y mapas de precipitaciones y nubes de alta calidad, precisos y actualizados a nivel mundial, Microsoft ha anunciado su nuevo modelo meteorológico de IA.

El nuevo modelo, 4 veces más grande que el utilizado anteriormente, se basa en datos de satélites y radares disponibles. Detallando los cambios en el nuevo modelo, la publicación del blog oficial de Microsoft dice:

Microsoft explicó que los modelos de predicción inmediata de la precipitación anteriormente se basaban en datos del radar para verificar los lugares que recibían precipitación y luego extrapolarla para identificar cómo evolucionarían las cosas. ¡El nuevo modelo meteorológico Satellite + Radar de Microsoft es mejor en este aspecto!

El nuevo modelo es muy prometedor y se ha descubierto que ofrece un rendimiento mejorado cuando se evalúa utilizando las métricas base disponibles, incluso durante cortes de satélite, lo que lo convierte en una opción más confiable.

El nuevo modelo, que también es la última incorporación al tiempo del inventario de Microsoft Start, ahora está completamente integrado y debería haber información más precisa disponible para los usuarios de Windows 11, Windows 10, Microsoft Edge y Bing. Además, su integración con Bing y la aplicación móvil Microsoft Start también es completa.

¡Los informes de un modelo meteorológico mejorado de Microsoft Start han estado circulando desde principios de este mes!

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En comparación con la línea de base anterior de predicciones sólo de radar, el nuevo modelo de Microsoft Start presenta una marcada mejora en la puntuación F1. Además, se observó que las imágenes satelitales predichas obtienen mejores resultados que un pronóstico persistente después de 15 minutos, lo que significa que estas predicciones se pueden utilizar cuando las interrupciones de los satélites duran más de 15 minutos.

El nuevo modelo predice conjuntamente la reflectividad del satélite y del radar simulado, lo que permite que sus predicciones llenen las lagunas de disponibilidad de datos. Dado que la tarea de precipitación es más importante que la tarea de predicción satelital, al canal de radar se le dio 6 veces más peso en la función de pérdida de entrenamiento que a los canales satelitales.