En un laboratorio costero de Qingdao, en la provincia de Shandong (este de China), un equipo de científicos está dando los toques finales a un avanzado sistema de inteligencia artificial diseñado para predecir el comportamiento más impredecible del océano.

El zumbido de los servidores resuena por toda la base de investigación del Instituto de Oceanología de la Academia China de Ciencias (IOCAS), donde las pizarras blancas están cubiertas de diagramas de flujo algorítmicos y un rotulador rojo rodea el número «2.0».

Este es el hogar del gran modelo oceánico LangYa, un sistema de IA de vanguardia que, según los investigadores, pronto será capaz de pronosticar no solo la temperatura y la salinidad del océano, sino también tifones, precipitaciones, mareas de tormenta y hielo marino.

El nombre «LangYa» hace referencia a una antigua terraza situada a solo 20 kilómetros de distancia, donde, hace siglos, astrónomos chinos observaban el firmamento para determinar el cambio de las estaciones.

DE LOS DATOS AL DIAGNÓSTICO.

La investigación y el desarrollo de la serie LangYa han supuesto un viaje de superación de desafíos. La parte más difícil fue lograr que el sistema fuera, simultáneamente, rápido y preciso, según el equipo de investigación del IOCAS especializado en IA aplicada a la oceanografía.

Se trata de una nueva generación de grandes modelos de IA desarrollados específicamente para la predicción del entorno marino, lo que constituye un hito en la integración de la inteligencia artificial y las ciencias oceánicas, señaló el equipo.

Con su lanzamiento oficial programado para el mes de junio, la versión 2.0 —ya actualizada— se encuentra actualmente en fase de ajuste fino para incorporar la predicción de múltiples fenómenos marinos, brindando lo que el equipo denomina un «apoyo fundamental para la seguridad del entorno marino, el desarrollo de recursos y la alerta ante desastres».

Cuando el equipo presentó la versión 1.0 a finales de 2024, el modelo era capaz de predecir variables de las condiciones oceánicas globales —tales como la temperatura, la salinidad y las corrientes— para un periodo de entre uno y siete días en una sola ejecución.

Según el IOCAS, el modelo incrementa la eficiencia de las predicciones en 10.000 veces en comparación con los métodos convencionales. La versión 1.0 ya ha sido desplegada y se encuentra plenamente operativa en el Centro Nacional de Predicción del Entorno Marino de Beijing; una institución dependiente del Ministerio de Recursos Naturales encargada de emitir los pronósticos meteorológicos marinos y las alertas tempranas de desastres para toda China.

Sin embargo, la temperatura y la salinidad por sí solas no resultaban suficientes. La IA necesitaría comprender los complejos fenómenos oceánicos que provocan tifones, inundaciones y mareas de tormenta.

«Con el mismo conjunto de datos, la versión 1.0 te indica cuál es la temperatura del mar. La versión 2.0 te dice dónde podría formarse un vórtice y cuándo llegará una marea de tormenta», afirmó el líder del equipo. «La versión 1.0 ayuda a un médico a interpretar una imagen diagnóstica, pero es el médico quien sigue emitiendo el diagnóstico. La versión 2.0 es la IA que interpreta la imagen y te ofrece el diagnóstico directamente».

RENDIMIENTO DEMOSTRADO.

Incluso antes de su lanzamiento oficial, la versión 2.0 ha comenzado a demostrar su valía.

En 2025, la Red de Predicción del Hielo Marino (Sea Ice Prediction Network) —una colaboración internacional de científicos e instituciones de investigación dedicada a mejorar los pronósticos estacionales del hielo marino en el Ártico— publicó su pronóstico estacional sobre la extensión del hielo marino ártico para el mes de septiembre. Este indicador hace referencia al área del océano cubierta por hielo y constituye una señal clave del cambio climático que, además, repercute en las rutas de navegación y en los patrones meteorológicos mucho más allá de la región ártica.

Un modelo desarrollado por el equipo del IOCAS —una versión en evolución de LangYa 2.0— superó a los de múltiples instituciones internacionales, situándose en el primer puesto a nivel mundial.

Para el equipo, este logro valida la filosofía fundamental de su trabajo: la profunda integración entre la IA y las ciencias marinas constituye una de las vías clave para liderar a nivel mundial el ámbito de las aplicaciones industriales de la inteligencia artificial.

Su objetivo es cerrar la brecha existente entre las «variables oceánicas» básicas —como, por ejemplo, la temperatura y la salinidad— y los fenómenos marinos —tales como los tifones y las mareas de tormenta— que afectan directamente a la seguridad pública y a la actividad económica.

Según el equipo, cuando la versión 2.0 se lance en junio, será capaz de pronosticar no solo el estado del mar, sino también su comportamiento.

Para los millones de personas que habitan a lo largo de las costas de China —donde los tifones y las mareas de tormenta representan una amenaza estacional—, esa distinción podría marcar la diferencia absoluta.