Martes 20 de octubre de 2026 ·

Una técnica de IA del MIT corrige errores de los modelos meteorológicos y mejora pronósticos de dos a seis semanas

Relevancia 51 de 100 Estados Unidos, Massachusetts

Investigadores vinculados al MIT desarrollaron la Corrección de Sesgo Probabilístico (PBC), un método de aprendizaje automático que aprende de los errores históricos de los modelos meteorológicos y ajusta sus pronósticos subestacionales de dos a seis semanas. En las evaluaciones, la PBC duplicó la habilidad de un sistema de IA de referencia, y el modelo ganador de una competencia del ECMWF combinó la técnica con otro sistema para quedar primero. Los autores señalan mejoras en la predicción de eventos extremos.

Qué significa

Con más semanas de aviso sobre episodios extremos, sectores como la energía, la agricultura o la protección civil podrían planificar con más antelación. El método no sustituye a los modelos actuales, sino que corrige sus resultados.

Fuentes originales

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