Envision Tianji, el modelo de base meteorológica desarrollado de forma independiente por Envision, obtuvo el primer lugar en la última edición de la “AI Weather Quest”, una competencia de meteorología con inteligencia artificial organizada por el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF, por sus siglas en inglés).
El desempeño se ubicó primero en todas las métricas evaluadas para el período de pronóstico de 19 a 25 días. Entre los indicadores considerados se incluyeron la temperatura promedio variable cerca de la superficie, la presión media a nivel del mar y la precipitación. En esa instancia, el modelo superó a casi 20 equipos.
Cómo se evalúa el desafío
La “AI Weather Quest” evalúa modelos mediante pronósticos y verificaciones continuas en tiempo real, con foco en el rendimiento sostenido bajo distintas condiciones meteorológicas. Los equipos participantes envían sus pronósticos semanalmente y, luego, los organizadores los contrastan con las condiciones meteorológicas reales observadas con posterioridad, con una actualización pública de la clasificación.
Más allá del horizonte de pronóstico a medio plazo de 15 días, la competencia se concentra en pronósticos probabilísticos de la temperatura media semanal y la presión media a nivel del mar, además de la precipitación acumulada semanal, específicamente para los días 19 a 25. En ese esquema, la temperatura y la precipitación se evalúan en celdas de cuadrícula predominantemente cubiertas de tierra, mientras que la presión media a nivel del mar se mide a escala global, con énfasis en la capacidad de anticipar condiciones semanales y su incertidumbre con varias semanas de antelación.
Declaraciones y antecedentes del modelo
Robert Zheng, director del modelo de la Fundación Meteorológica Tianji de Envision, planteó que “la predicción subestacional (con una antelación de entre dos semanas y dos meses) es uno de los mayores desafíos de la meteorología”.
El directivo también sostuvo: “Cuanto mayor sea el horizonte temporal, mayor será la incertidumbre”, en referencia a los cambios atmosféricos y a la exigencia para identificar tendencias meteorológicas en evolución.
La trayectoria del modelo también incluye una posición destacada en la evaluación global WeatherBench 2, a la par del modelo Google WeatherNext2, y el primer puesto general en la categoría de pronóstico determinista del Programa de Demostración de Modelos de Pronóstico Meteorológico con IA organizado por el Centro Meteorológico Nacional de China. Además, Tianji obtuvo el primer puesto en la competencia de previsión de carga mediante IA de State Grid y en la competencia empresarial de China Southern Power Grid.
Envision también vinculó el desarrollo con su experiencia práctica en energías renovables, el uso de datos de alta resolución espaciotemporal a escala de petabytes y una red de datos tridimensional “espacio-aire-tierra”, con el objetivo de ofrecer pronósticos confiables en escalas temporales completas.
