IA mejora el pronóstico meteorológico a 2-6 semanas, según estudio en Nature

Resumen

• Un equipo de Microsoft Research y el MIT desarrolló un método de aprendizaje automático que corrige los errores de modelos de predicción existentes, en lugar de crear uno nuevo.
• Lo denominan corrección probabilística de sesgos (PBC) y, según los autores, al aplicarlo a un modelo de referencia duplicó la precisión en el horizonte de 2 a 6 semanas.
• Según los autores, la mejora permite anticipar mejor eventos extremos, con más de dos semanas de antelación, con potencial para la agricultura, la gestión energética y la preparación ante desastres.
• ABC reporta que la IA anticipó con entre 19 y 26 días de margen dos tormentas invernales que azotaron Estados Unidos a principios de 2026; FayerWayer lo cita como la tormenta 'Hernando'.
• Judah Cohen (MIT) dice que el método 'en gran medida' pone fin al 'desierto de la predictibilidad', aunque admite que aún no iguala la precisión de los pronósticos a corto plazo.
• Las cobertura no coincide en cifras de la mejora: Expansión y ABC citan la duplicación de precisión, pero ninguna fuente detalla la métrica exacta usada para medirla.