Bloomberg — Todos los días a medianoche, en Bolonia (Italia), hileras de superordenadores situados en el interior de una antigua fábrica de tabaco comienzan a agitar millones de mediciones para predecir cómo cambiará el clima de la Tierra.
Seis horas más tarde, los comerciantes de energía de toda Europa se levantan y refrescan sus navegadores para obtener las perspectivas más actualizadas.
Esas previsiones generadas en el ordenador central son a menudo el principal factor que les ayuda a ganar dinero al saber dónde y cuándo mover la energía por la red eléctrica, pero un nuevo modelo que funciona con inteligencia artificial amenaza con dejarlas obsoletas.
A diferencia de las simulaciones meteorológicas estándar, que sólo crujen la información de satélites, sensores y similares, el modelo de IA del centro de previsión intergubernamental europeo también se alimenta de datos históricos.
Antes de su lanzamiento a finales del mes pasado, el centro probó el nuevo método frente a su modelo convencional producido en Bolonia y descubrió que la IA predecía con mayor exactitud la temperatura, las precipitaciones, el viento y los ciclones tropicales, todo ello con menos energía informática.
El modelo está preparado para ayudar a los operadores de Europa y de todo el mundo a realizar movimientos más rápidos en los mercados de la electricidad y el gas natural, convulsionados por el clima extremo, la geopolítica y las fluctuaciones de las fuentes renovables.
Es una tecnología que podría ayudar a minimizar los excesos y déficits energéticos en el continente que más rápido se calienta del mundo, así como proporcionar información clave para decidir dónde deben construirse parques eólicos y solares.
“Podemos actualizar nuestro conjunto de información más a menudo de lo que estamos acostumbrados” gracias a los avances en los modelos meteorológicos de IA, afirmó Daniel Borup, director ejecutivo de la empresa comercial danesa InCommodities A/S. “Eso, obviamente, conlleva mejoras en nuestras predicciones. Nos permite mejorar nuestro trabajo y distribuir mejor la energía”.
Al igual que su perspectiva tradicional, el nuevo sistema del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo - el primer modelo de IA lanzado por un gran centro de predicción - estima las temperaturas, la velocidad del viento y la energía solar con dos semanas de antelación.
Pero su mayor precisión significa que las empresas y los responsables políticos pueden actuar con mayor rapidez en la toma de decisiones críticas relacionadas con el tiempo, desde la cancelación del servicio ferroviario hasta el desvío de barcos para evitar las tormentas y el envío de camiones para esparcir arena en las carreteras heladas, según el centro.
Ese grado de destreza en la previsión podría resultar esencial para gestionar la volatilidad del mercado. A principios de este mes, la fuerte generación de los parques solares en Alemania hizo que los precios de la electricidad en varios países cayeran por debajo de cero.
Fue un cambio de tendencia respecto a principios de año, cuando un tramo de tiempo nublado y sin viento conocido como Dunkelflaute frenó la producción renovable y disparó los precios de la electricidad en Alemania.
La actualización supone un cambio radical con respecto al enfoque estándar de utilizar superordenadores para hacer crujir millones de mediciones con el fin de recrear una instantánea de la física de la atmósfera, y luego adelantar el modelo para predecir cómo cambiará el tiempo.
Los conjuntos de datos climáticos y meteorológicos ya estaban perfectamente estructurados para la IA y podían utilizar técnicas de aprendizaje automático desarrolladas para otros enfoques de investigación científica, según Florian Pappenberger, director general adjunto del centro europeo y pronosticador principal.
El centro de predicción lleva experimentando con técnicas de aprendizaje automático en serio desde 2018, pero la confianza de los investigadores en la capacidad de la tecnología para realizar predicciones meteorológicas precisas alcanzó una masa crítica en 2022, dijo.
"El tiempo y el clima son un problema de Big Data", dijo. "Tenemos cantidades ingentes de datos, cantidades gigantescas, así que es una combinación perfecta" para el nuevo modelo del centro, añadió.
Una vez digeridos los datos, el modelo de IA puede generar una previsión bruta en tres minutos, frente a los 30 minutos que tardan los superordenadores del centro en generar una previsión convencional, que suele tardar seis horas en finalizarse.
Aunque el modelo de IA ha sido creado por el grupo intergubernamental europeo y es seguido de cerca por los operadores de todo el continente, la previsión en sí es global y la utilizan industrias y meteorólogos de todo el mundo, incluidos los de EE UU.
Veinte minutos y pico pueden no parecer mucho, pero pueden ayudar a las empresas, a las firmas comerciales y a los funcionarios del gobierno a responder más rápidamente a los cambios en el tiempo - por ejemplo, incitando a los operadores de la red a pedir más electricidad antes de una ola de frío.
El periodo de dos semanas que abarca la previsión es clave para los comerciantes, ya que hacen apuestas sobre cómo repercutirá la demanda de energía en los precios, explica Dan Harding, meteorólogo que dirige la investigación y el desarrollo de la empresa europea de análisis meteorológico MetDesk.
"Es en lo que más se mueven los mercados", dijo.
Meteorología artificial
La previsión de la IA del centro europeo se perfeccionó mediante colaboraciones con científicos universitarios e investigaciones sobre modelos meteorológicos experimentales desarrollados por empresas tecnológicas como Nvidia Corp., Huawei Technologies Co., Microsoft Corp. y Google de Alphabet Inc. Esos resultados convencieron a Christian Bach, jefe de quant e inteligencia meteorológica de InCommodities, de que los modelos de IA, incluido el del centro, estaban superando a los métodos de previsión convencionales.
“Fue realmente el primer indicio de que el aprendizaje automático va a ser algo grande”, afirmó.
Otra forma de ilustrar el rápido ascenso de la IA en meteorología es a través del plan del centro europeo de previsión para mejorar sus previsiones durante la próxima década. La IA era una pequeña pieza del rompecabezas en 2020, pero la nueva hoja de ruta a 10 años del centro predice que la IA mejorará casi todos los aspectos de su capacidad de previsión.
El rápido ascenso de la IA y el aprendizaje automático en meteorología ha sido “más rápido de lo esperado”, según el plan. Los modelos basados en datos “ya han alcanzado una madurez que nos permite esperar con confianza que desempeñen un papel importante en la predicción operativa”.
La capacidad de la IA para crear previsiones rápidamente con menos recursos informáticos la hace idónea para los comerciantes de energía ávidos de obtener más información meteorológica con más frecuencia, según Rob Hutchinson, meteorólogo que dirige el equipo de energía y servicios públicos de la empresa suiza de análisis meteorológico Meteomatics AG.
Las pruebas realizadas por Meteomatics demuestran que las previsiones de la IA del centro europeo parecen ser más precisas que las versiones convencionales cuando se trata de estimar la temperatura con cinco días de antelación, añadió.
"La rapidez es una cosa, pero hay ciertos parámetros y horizontes temporales en los que también parece haber cierta precisión adicional", dijo.
Pero Hutchinson y otros meteorólogos no esperan que los modelos de IA sustituyan pronto a las previsiones convencionales. El centro europeo está publicando sus modelos de IA junto con sus previsiones convencionales y prevé una mayor adopción de un sistema híbrido que utilice los elementos más precisos y útiles de ambos enfoques.
"Es mucho bombo y platillo de marketing, poner la IA delante y pretender que es mejor", dijo Hutchinson, "pero es mucho más matizado que eso. Tenemos que dejar que las cifras hablen por sí solas".
Esto se debe en parte a que, a pesar de su rápida mejora, los modelos de IA siguen siendo menos precisos que las previsiones convencionales en lo que respecta a la nubosidad, el polvo y algunos fenómenos meteorológicos extremos, según Pappenberger.
Además, el modelo actual de IA sólo se utiliza para un tipo de previsión que genera una predicción cada vez. La próxima versión de la tecnología se aplicará a un tipo de previsión conocido como conjunto que genera 50 predicciones cada vez que se ejecuta.
El siguiente paso, según Pappenberger, será conectar los modelos de IA más directamente con los datos de los satélites y las estaciones meteorológicas. En el futuro, la IA también podría aprovechar nuevos flujos de información meteorológica recogida por fuentes no estándar, como coches, electrodomésticos, teléfonos y otros dispositivos.
“Los modelos meteorológicos de IA tienen el potencial de aumentar la frecuencia de las actualizaciones de las previsiones y mejorar el rendimiento”, afirmó Edoardo Simioni, responsable de comercio y flexibilidad del proveedor de electricidad Reel ApS, con sede en Copenhague. Los avances tecnológicos, añadió, son “en última instancia buenos para el mercado”.
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