La predicción meteorológica ha avanzado mucho y va afinándose cada vez más, aunque se le exija precisión milimétrica.

Gracias a la acumulación de datos, los algoritmos son clave para esta presión del tiempo permitiendo, según José Camacho, responsable de Supercomputación y Computación Cuántica de Eviden en Iberia del Grupo Atos que sea «más precisa y localizada, con mayor capacidad de anticipar fenómenos extremos». Los modelos numéricos, como HARMONIE-AROME o el IFS del ECMWF, simulan el comportamiento de la atmósfera resolviendo ecuaciones físicas de una complejidad asombrosa, y requieren supercomputadores capaces de procesar cantidades ingentes de datos en apenas unas horas.

A esta maquinaria matemática se suma la inteligencia artificial, que ha irrumpido con fuerza en los últimos años. Según Camacho, «los algoritmos de IA permiten detectar patrones extremos, mejorar predicciones locales en zonas complejas y generar predicciones probabilísticas, más útiles que una previsión única». El modelo AIFS, lanzado por el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas, es un ejemplo de cómo el aprendizaje profundo puede transformar la meteorología, entrenando algoritmos con datos históricos y observaciones en tiempo real.

Sergio Morant, EWS Strategy Lead de Xylem Vue, subraya el impacto de estos avances en la gestión de eventos meteorológicos adversos, como tormentas, olas de calor, inundaciones o sequías, «lo que permite activar protocolos de emergencia y reducir riesgos humanos y económicos». Los algoritmos data-driven, capaces de aprender de enormes conjuntos de datos, son especialmente eficaces para modelar fenómenos no lineales, como las interacciones entre clima y ciclo hidrológico.

Pero la predicción perfecta sigue fuera de alcance. «No se puede aspirar a una previsión 100% certera, por cuanto existen límites teóricos, físicos y prácticos que ni la mejor tecnología de cálculo puede, al día de hoy, superar», advierte Camacho. La atmósfera es un sistema caótico y, aunque los avances tecnológicos han reducido el margen de error, siempre habrá un nivel de incertidumbre inherente. Morant coincide en esta ideas señalando que «una predicción meteorológica 100% certera es, desde el punto de vista matemático y físico, imposible». El reto, dice, es reducir la incertidumbre y aumentar la precisión, mejorando sensores, ampliando la red de observación y desarrollando algoritmos más robustos.

En este escenario, la interpretación humana sigue siendo crucial. «Aunque los algoritmos son cada día más exactos, la interpretación del meteorólogo sigue siendo crucial, especialmente en fenómenos de alto impacto», recuerda Camacho. La meteorología del siglo XXI es, en definitiva, una alianza entre la inteligencia artificial y la experiencia humana, siempre al filo de la incertidumbre.