Algunos límites deben ser claros. Este algoritmo no identificará especies en las que no haya sido entrenado ni subpoblaciones de especies que sean demasiado diferentes de los ejemplos. La calidad de los datos de entrenamiento también es muy importante. Si solo usamos una foto de un carbonero en un pino, el modelo podría incluir agujas de pino en su definición de carbonero.
Sin mucho esfuerzo extra, probablemente no lo sabremos Cómo el modelo llega a la respuesta. Los mecanismos internos son en su mayoría cajas negras.
Sin embargo, los beneficios son reales. Los algoritmos de aprendizaje automático a menudo superan a los mejores algoritmos creados por humanos, al menos en términos de eficiencia computacional y también de precisión. Sólo hay que utilizarlos correctamente o las limitaciones se harán evidentes.
Computación en la nube
Para los modelos de pronóstico del tiempo, el proceso no es muy diferente del ejemplo de identificación de aves, pero el modelo se entrena con dos conjuntos de datos meteorológicos adquiridos durante un corto período de tiempo.
Debido a que este modelo no resuelve muchas ecuaciones físicas en cada ubicación, se ejecuta mucho más rápido que los modelos meteorológicos tradicionales.
Varias empresas, incluidas Google, NVIDIA, HuaweiY microsoftHemos desarrollado modelos iniciales, a veces en colaboración con académicos independientes, que pueden compararse con los modelos de pronóstico que utilizamos actualmente. A medida que comenzamos a comprender las ventajas y dificultades de estos modelos, varios centros importantes de pronóstico del tiempo comenzaron a desarrollar sus propios modelos.
El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF) implementa su primer modelo basado en aprendizaje automático en febrero de 2025ejecutándolo junto con el modelo de Sistema Integrado de Pronóstico (IFS) de larga data.
Eso modelo AIFS capacitado para utilizar un reanálisis—un conjunto de datos creado tomando todas las observaciones meteorológicas disponibles y completando una imagen físicamente consistente para la cual no tenemos medidas. Esta importante herramienta simplifica enormemente la tarea de aprendizaje automático de predecir la próxima instantánea global (con seis horas de anticipación) en función de instantáneas anteriores.
