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El ECMWF puso en funcionamiento su modelo meteorológico de aprendizaje automático AIFS en febrero de 2025, con una versión probabilística en julio, reduciendo las necesidades de cómputo en unas 1000 veces frente a los modelos físicos, igualándolos o superándolos en varias medidas, incluidas las trayectorias de ciclónes tropicales.
El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), el organismo intergubernamental que gestiona el principal sistema mundial de previsión meteorológica a plazo medio para 35 Estados miembros y cooperantes, puso su Sistema de Previsión por Inteligencia Artificial (AIFS) en pleno servicio operativo en febrero de 2025, con una versión de conjunto probabilística en julio de 2025.
El AIFS pretende producir previsiones meteorológicas globales de calidad comparable o superior a la del sistema físico del ECMWF (Integrated Forecasting System, IFS), reduciendo la potencia de cómputo necesaria, funcionando en paralelo con —y no en sustitución de— el sistema basado en física.
El AIFS es un modelo de aprendizaje profundo entrenado con décadas de datos de reanálisis propios del ECMWF. Una vez entrenado, produce una previsión global a 10 días en una fracción del tiempo y la potencia de cómputo que exige el sistema físico IFS.
En puntuaciones de verificación independientes, el AIFS iguala o supera a las previsiones basadas en física en muchas medidas, incluidas mejoras de hasta el 20% en la precisión de la trayectoria de ciclones tropicales —un resultado confirmado en la propia verificación publicada por el ECMWF y cubierto de forma independiente por Communications of the ACM. El modelo de conjunto de IA comparable de la NOAA, AIGEFS, necesita solo alrededor del 9% de la computación de su predecesor basado en física. El propio conjunto operativo de IA de la NOAA le siguió en enero de 2026, un primer dato sobre la replicación del enfoque entre agencias.
El ECMWF sigue ejecutando el AIFS en paralelo con el sistema físico IFS, y no en su sustitución, y los meteorólogos advierten que los modelos de IA entrenados con patrones meteorológicos históricos están menos probados para eventos extremos genuinamente sin precedentes.
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