IBM lanza pronósticos meteorológicos de mayor calidad en todo el mundo
Por: Equipo “Cápsula Informativa”
IBM (NYSE: IBM) y su filial The Weather Company anunciaron la implementación mundial de un nuevo sistema de pronósticos meteorológicos basados en supercomputación que proporcionarán predicciones más actuales y de mayor calidad en partes del mundo que nunca antes habían tenido acceso a datos climáticos de avanzada.
Conocido como IBM GRAF, Global High-Resolution Atmospheric Forecasting, el sistema funciona en una supercomputadora IBM Power Systems y es capaz de predecir condiciones climáticas hasta con 12 horas de anticipación, con un nivel inédito de detalle y frecuencia a escala global.
IBM GRAF proporcionará predicciones mucho más detalladas de la atmósfera y actualizará sus pronósticos de seis a 12 veces mayor frecuencia que los sistemas de modelado global convencionales. Los pronósticos globales actuales cubren de 10 a 15 kilómetros (~ 6-9 millas) y se actualizan cada 6 o 12 horas. En cambio, el sistema IBM GRAF puede cubrir hasta 3 km (menos de 2 millas) y se actualiza cada hora.
Este nivel de precisión de pronóstico del tiempo estaba disponible en los EE. UU., Japón y algunos países de Europa occidental. El lanzamiento de IBM GRAF significa que por primera vez estos pronósticos optimizados pueden cubrir más partes del globo, incluso en Asia, África y Sudamérica, identificadas entre las áreas más vulnerables a condiciones climáticas extremas cada vez más intensas como resultado del cambio climático. IBM GRAF es el primer modelo operativo de alta resolución que se actualiza a intervalos de una hora y que cubre el planeta entero.
“Vemos el lanzamiento de IBM GRAF como un verdadero punto de inflexión en la ciencia del pronóstico meteorológico, pues la tecnología ayuda a democratizar los datos climáticos para el bien de la sociedad”, comentó José Luis Spagnuolo, Director Técnico de Ventas e Ingeniero Distinguido de IBM Watson Media and Weather. “Los pronósticos optimizados podrían ser revolucionarios para algunas áreas del mundo, como para un agricultor rural en América Latina. Si un agricultor que nunca tuvo acceso a datos meteorológicos de alta resolución ahora tiene la capacidad de anticipar tormentas eléctricas antes de que se acerquen a sus campos, podría modificar sus planes de siembra o cosecha. Los desafíos que enfrentaremos en las próximas décadas para alimentar a la población mundial requerirán nuevas formas de hacer las cosas. Esto puede ayudar a marcar una gran diferencia para el futuro de la agricultura en América Latina.”
La colaboración ayuda a crear modelos globales mejorados de la atmósfera
Para construir el nuevo sistema de modelado, The Weather Company colaborócon el Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR) para crear IBM GRAF basado en el modelo global de código abierto de próxima generación de NCAR, denominado Model for Prediction Across Scales, que utiliza los últimos adelantos científicos para pronosticar condiciones atmosféricas hasta el nivel de tormentas eléctricas a escala global.
Debido a que nos enfrentamos a un clima cambiante y eventos climáticos severos más intensos a nivel mundial, es cada vez más importante contar con información meteorológica oportuna y precisa. Para hacer frente a los desafíos futuros, las alianzas público-privadas sólidas entre gobiernos, empresas e institutos de investigación, sumadas a la colaboración de la comunidad de código abierto, pueden seguir promoviendo el avance de la ciencia y tecnología a un ritmo más eficaz.
La supercomputación avanzada de IBM permite mayores cargas de trabajo
Pronosticar el clima es un problema matemático complicado, que requiere computación de alto rendimiento para resolver ecuaciones complejas. Por lo general, la mayoría de los modelos meteorológicos utilizan computadoras de alto rendimiento construidas solo con CPU (unidades centrales de procesamiento). Para manejar su mayor resolución y frecuencia de actualización, el nuevo sistema IBM GRAF se ejecuta en una supercomputadora basada en IBM POWER9 optimizada tanto para CPU como para GPU (unidades de procesamiento de gráficos), potentes motores de cómputo de amplia implementación para aplicaciones exigentes que requieren cómputo de alto rendimiento e inteligencia artificial.
IBM está aplicando la misma tecnología que alimenta a algunas de las supercomputadoras más potentes del mundo para pronósticos del tiempo. The Weather Company e IBM, junto con NCAR, el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Wyoming, y otras entidades aplicaron las directivas de OpenACC a MPAS para aprovechar las GPU NVIDIA V100 Tensor Core en un servidor IBM Power Systems AC922.
Este es el primer modelo meteorológico global del mundo que se ejecuta operativamente en una arquitectura de cómputo de alto rendimiento basada en GPU.
Una mejor imagen del clima a nivel mundial
Puede haber otros modelos que sean de alta resolución o de actualización frecuente, pero las previsiones resultantes solo cubren un país o una región del mundo. Esta es la primera vez que existe un modelo global completo para proporcionar pronósticos para el día siguiente con esta escala, resolución y frecuencia.
Tener una idea más clara de cuándo y dónde exactamente se producirían eventos climáticos que tendrán repercusiones puede ser útil para poder planificar y prepararse. Ya se trate de aerolíneas, empresas de servicios públicos, usuarios del transporte, minoristas, funcionarios públicos que deben tomar decisiones o productores agrícolas, las predicciones de IBM GRAF pueden ayudar a personas, gobiernos y empresas de todo el mundo a decidir de manera más informada con respecto al clima.
Aprovechar IBM GRAF para ayudar en la toma de decisiones también requiere tecnologías como IA, nube y analytics. La combinación de estas tecnologías adicionales permite predicciones de IBM GRAF para ayudar a impulsar las ofertas climáticas de IBM para las empresas y para impulsar los contenidos sobre el clima en las aplicaciones y sitios web de IBM por The Weather Channel (weather.com) y Weather Underground (wunderground.com).
