Un nuevo modelo implementado en el Observatorio de Hong Kong y en el Centro Meteorológico Nacional utiliza algoritmos de aprendizaje automático para aumentar la precisión de las predicciones.

Un modelo de inteligencia artificial implementado recientemente en el Observatorio de Hong Kong y en el Centro Meteorológico Nacional de China continental permite resolver uno de los desafíos más difíciles de la predicción meteorológica: anticipar cuándo un tifón sufrirá una intensificación rápida.

Li Qinglan, profesora de los Institutos de Tecnología Avanzada de Shenzhen (SIAT) y líder del proyecto, señaló que el sistema se instaló hace unas tres semanas y ha proporcionado «actualizaciones en tiempo real sobre la evolución del tifón Jangmi».

El Jangmi, que se formó a finales del mes pasado y tocó tierra en Japón el 3 de junio, obligó a aerolíneas de Hong Kong —como Cathay Pacific Airways y Hong Kong Airlines— a cancelar o reprogramar vuelos con destino a Japón.

El observatorio ha pronosticado que Hong Kong se verá afectado por entre cuatro y siete tifones de aquí a octubre, y ha advertido que algunos podrían convertirse en supertifones debido al fenómeno de El Niño.

Pronosticar la intensificación rápida —definida como el aumento de los vientos máximos sostenidos de un ciclón tropical en 15 metros por segundo (49,2 pies por segundo) en un periodo de 24 horas, o en 10 m/s en 12 horas— ha sido uno de los mayores retos de la meteorología.

«La intensificación rápida ocurre pocas veces y es altamente impredecible, lo que hace muy probable que las medidas preventivas y las respuestas se retrasen», afirmó Li en un comunicado emitido la semana pasada por el SIAT, institución afiliada a la Academia China de Ciencias.

Según explicó, la tecnología tradicional de predicción numérica del tiempo no lograba reflejar con precisión la evolución de la intensidad de los tifones, mientras que el método estadístico-dinámico no conseguía captar las características no lineales de los cambios en dicha intensidad.