Los vecinos de Zhejiang y Shanghai, más que acostumbrados a convivir con temporales y ciclones extremos, todavía no sabían que en cuestión de unas horas sus calles quedarían cubiertas por el agua. Pero algo si lo sabía. A solo cinco días de que el tifón Dolphin descargara su rabia en la costa este de China, un modelo de inteligencia artificial ya predijo su llegada. Sabía cuando y donde lo haría. Detrás de estos mismos cálculos estaría la misma IA que situara su aparición con un margen de apenas 30 kilómetros y 30 minutos respecto al momento y lugar en el que finalmente se descargó, la conocida como Fengwu. La tecnología colaboró con sistemas meteorológicos tradicionales para estimar de manera más precisa el temporal.Durante los últimos años, China ha desarrollado una nueva generación de inteligencias meteorólogas , es más, ha presentado un nuevo plan para la prevención de desastres climáticos que abarca el periodo 2026-2030. A propósito de lo acontecido con el tifón en Zhejiang , donde más de un millón de personas se han visto obligadas a evacuar la zona y donde la red de trasporte está mayoritariamente cortada, esta herramienta se está probando cada vez más. En este sentido, el director de tecnología de Techwind (la empresa responsable de las aplicaciones industriales de Fengwu), Sun Zhi, ha afirmado: «Con un clima más extremo, la gente necesita información para tomar decisiones, tanto los gobiernos locales como el gobierno nacional, así como el ciudadano común, los agricultores y los pescadores». «Por eso queremos ayudar a proporcionar mejor información para que la gente pueda tomar decisiones», ha aportado a Reuters. No obstante, Fengwu no está solo, de hecho, también se encuentran otros dispositivos inteligentes como Pangu, de Hawei, y Fuxi, de la Universidad de Fudan. Estos aparatos, a diferencia de los sistemas convencionales, trabajan con superordenadores para que, por medio de ecuaciones físicas, puedan simular el comportamiento de la atmósfera. A estos modelos se suma el aprendizaje de grandes cantidades de datos meteorológicos históricos para identificar patrones. Además, elabora pronósticos en cuestión de minutos. Entre estas tecnologías se encuentra un modelo de predicción a corto plazo desarrollado por las autoridades meteorológicas y varios centros de investigación de Jiangsu, capaz de anticipar la evolución del clima hasta 12 horas antes. Incluso llegó a identificar a menos de seis horas un episodio extremo durante una de sus pruebas en septiembre de 2025. Por otro lado, el sistema de alerta temprana Mazu lanzó en abril una versión mejorada, que apoya la iniciativa Alertas Tempranas para Todos, de la ONU, que integra IA en toda la plataforma. Mazu poco a poco va creciendo, de hecho, ya se ha implementado en varios países y ofrece servicios a usuarios de más de 40 países. Sin embargo, a nivel mundial, los sistemas más conocidos son GraphCast y GenCast de Google, FourCastNet, respaldado por Nvidia, y el Sistema de Predicción con IA del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo, conocido como AIFS. Fengwu , por su parte, llamó la atención de los expertos cuando vieron que esta tecnología superaba en cerca de un 80% a GraphCast y extendía los pronósticos globales a más de 10 días. Características de FengwuEn concreto, Fengwu combina diferentes modelos. Una de sus principales ventajas es la velocidad: el sistema es capaz de generar en apenas 30 segundos un pronóstico de alta precisión . Un horizonte especialmente relevante dentro de las previsiones a medio plazo, que tratan de anticipar la evolución de la atmósfera durante las dos semanas posteriores. Según el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghái, Fengwu reduce el margen de error un 19,4% respecto a los modelos físicos tradicionales y amplía su capacidad de predicción hasta los 10,75 días a partir de datos de reanálisis. El centro también plantea que, más que sustituir otros sistemas, funcione como un complemento, de manera que se pueda extender a sectores especialmente dependientes del clima, como la agricultura o la silvicultura.Igualmente, el gigante asiático cuanta con una red que recoge información desde el espacio, el aire y la superficie terrestre a través de los satélites Fengyun, radares de última generación y estaciones automáticas repartidas por el territorio. Esta misma cadena alimenta de forma constante con datos meteorológicos sobre la evolución del tiempo a lo largo de una estación a los sistemas inteligentes, lo que le da más información y rapidez. Los expertos sostiene que el tiempo medio de antelación de las alertas de este tipo de fenómenos ha incrementado a 53 minutos, mientras que la precisión ha mejorado en un 22% con respecto a los métodos tradicionales. Los vecinos de Zhejiang y Shanghai, más que acostumbrados a convivir con temporales y ciclones extremos, todavía no sabían que en cuestión de unas horas sus calles quedarían cubiertas por el agua. Pero algo si lo sabía. A solo cinco días de que el tifón Dolphin descargara su rabia en la costa este de China, un modelo de inteligencia artificial ya predijo su llegada. Sabía cuando y donde lo haría. Detrás de estos mismos cálculos estaría la misma IA que situara su aparición con un margen de apenas 30 kilómetros y 30 minutos respecto al momento y lugar en el que finalmente se descargó, la conocida como Fengwu. La tecnología colaboró con sistemas meteorológicos tradicionales para estimar de manera más precisa el temporal.Durante los últimos años, China ha desarrollado una nueva generación de inteligencias meteorólogas , es más, ha presentado un nuevo plan para la prevención de desastres climáticos que abarca el periodo 2026-2030. A propósito de lo acontecido con el tifón en Zhejiang , donde más de un millón de personas se han visto obligadas a evacuar la zona y donde la red de trasporte está mayoritariamente cortada, esta herramienta se está probando cada vez más. En este sentido, el director de tecnología de Techwind (la empresa responsable de las aplicaciones industriales de Fengwu), Sun Zhi, ha afirmado: «Con un clima más extremo, la gente necesita información para tomar decisiones, tanto los gobiernos locales como el gobierno nacional, así como el ciudadano común, los agricultores y los pescadores». «Por eso queremos ayudar a proporcionar mejor información para que la gente pueda tomar decisiones», ha aportado a Reuters. No obstante, Fengwu no está solo, de hecho, también se encuentran otros dispositivos inteligentes como Pangu, de Hawei, y Fuxi, de la Universidad de Fudan. Estos aparatos, a diferencia de los sistemas convencionales, trabajan con superordenadores para que, por medio de ecuaciones físicas, puedan simular el comportamiento de la atmósfera. A estos modelos se suma el aprendizaje de grandes cantidades de datos meteorológicos históricos para identificar patrones. Además, elabora pronósticos en cuestión de minutos. Entre estas tecnologías se encuentra un modelo de predicción a corto plazo desarrollado por las autoridades meteorológicas y varios centros de investigación de Jiangsu, capaz de anticipar la evolución del clima hasta 12 horas antes. Incluso llegó a identificar a menos de seis horas un episodio extremo durante una de sus pruebas en septiembre de 2025. Por otro lado, el sistema de alerta temprana Mazu lanzó en abril una versión mejorada, que apoya la iniciativa Alertas Tempranas para Todos, de la ONU, que integra IA en toda la plataforma. Mazu poco a poco va creciendo, de hecho, ya se ha implementado en varios países y ofrece servicios a usuarios de más de 40 países. Sin embargo, a nivel mundial, los sistemas más conocidos son GraphCast y GenCast de Google, FourCastNet, respaldado por Nvidia, y el Sistema de Predicción con IA del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo, conocido como AIFS. Fengwu , por su parte, llamó la atención de los expertos cuando vieron que esta tecnología superaba en cerca de un 80% a GraphCast y extendía los pronósticos globales a más de 10 días. Características de FengwuEn concreto, Fengwu combina diferentes modelos. Una de sus principales ventajas es la velocidad: el sistema es capaz de generar en apenas 30 segundos un pronóstico de alta precisión . Un horizonte especialmente relevante dentro de las previsiones a medio plazo, que tratan de anticipar la evolución de la atmósfera durante las dos semanas posteriores. Según el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghái, Fengwu reduce el margen de error un 19,4% respecto a los modelos físicos tradicionales y amplía su capacidad de predicción hasta los 10,75 días a partir de datos de reanálisis. El centro también plantea que, más que sustituir otros sistemas, funcione como un complemento, de manera que se pueda extender a sectores especialmente dependientes del clima, como la agricultura o la silvicultura.Igualmente, el gigante asiático cuanta con una red que recoge información desde el espacio, el aire y la superficie terrestre a través de los satélites Fengyun, radares de última generación y estaciones automáticas repartidas por el territorio. Esta misma cadena alimenta de forma constante con datos meteorológicos sobre la evolución del tiempo a lo largo de una estación a los sistemas inteligentes, lo que le da más información y rapidez. Los expertos sostiene que el tiempo medio de antelación de las alertas de este tipo de fenómenos ha incrementado a 53 minutos, mientras que la precisión ha mejorado en un 22% con respecto a los métodos tradicionales. Los vecinos de Zhejiang y Shanghai, más que acostumbrados a convivir con temporales y ciclones extremos, todavía no sabían que en cuestión de unas horas sus calles quedarían cubiertas por el agua. Pero algo si lo sabía. A solo cinco días de que el tifón Dolphin descargara su rabia en la costa este de China, un modelo de inteligencia artificial ya predijo su llegada. Sabía cuando y donde lo haría. Detrás de estos mismos cálculos estaría la misma IA que situara su aparición con un margen de apenas 30 kilómetros y 30 minutos respecto al momento y lugar en el que finalmente se descargó, la conocida como Fengwu. La tecnología colaboró con sistemas meteorológicos tradicionales para estimar de manera más precisa el temporal.Durante los últimos años, China ha desarrollado una nueva generación de inteligencias meteorólogas , es más, ha presentado un nuevo plan para la prevención de desastres climáticos que abarca el periodo 2026-2030. A propósito de lo acontecido con el tifón en Zhejiang , donde más de un millón de personas se han visto obligadas a evacuar la zona y donde la red de trasporte está mayoritariamente cortada, esta herramienta se está probando cada vez más. En este sentido, el director de tecnología de Techwind (la empresa responsable de las aplicaciones industriales de Fengwu), Sun Zhi, ha afirmado: «Con un clima más extremo, la gente necesita información para tomar decisiones, tanto los gobiernos locales como el gobierno nacional, así como el ciudadano común, los agricultores y los pescadores». «Por eso queremos ayudar a proporcionar mejor información para que la gente pueda tomar decisiones», ha aportado a Reuters. No obstante, Fengwu no está solo, de hecho, también se encuentran otros dispositivos inteligentes como Pangu, de Hawei, y Fuxi, de la Universidad de Fudan. Estos aparatos, a diferencia de los sistemas convencionales, trabajan con superordenadores para que, por medio de ecuaciones físicas, puedan simular el comportamiento de la atmósfera. A estos modelos se suma el aprendizaje de grandes cantidades de datos meteorológicos históricos para identificar patrones. Además, elabora pronósticos en cuestión de minutos. Entre estas tecnologías se encuentra un modelo de predicción a corto plazo desarrollado por las autoridades meteorológicas y varios centros de investigación de Jiangsu, capaz de anticipar la evolución del clima hasta 12 horas antes. Incluso llegó a identificar a menos de seis horas un episodio extremo durante una de sus pruebas en septiembre de 2025. Por otro lado, el sistema de alerta temprana Mazu lanzó en abril una versión mejorada, que apoya la iniciativa Alertas Tempranas para Todos, de la ONU, que integra IA en toda la plataforma. Mazu poco a poco va creciendo, de hecho, ya se ha implementado en varios países y ofrece servicios a usuarios de más de 40 países. Sin embargo, a nivel mundial, los sistemas más conocidos son GraphCast y GenCast de Google, FourCastNet, respaldado por Nvidia, y el Sistema de Predicción con IA del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo, conocido como AIFS. Fengwu , por su parte, llamó la atención de los expertos cuando vieron que esta tecnología superaba en cerca de un 80% a GraphCast y extendía los pronósticos globales a más de 10 días. Características de FengwuEn concreto, Fengwu combina diferentes modelos. Una de sus principales ventajas es la velocidad: el sistema es capaz de generar en apenas 30 segundos un pronóstico de alta precisión . Un horizonte especialmente relevante dentro de las previsiones a medio plazo, que tratan de anticipar la evolución de la atmósfera durante las dos semanas posteriores. Según el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghái, Fengwu reduce el margen de error un 19,4% respecto a los modelos físicos tradicionales y amplía su capacidad de predicción hasta los 10,75 días a partir de datos de reanálisis. El centro también plantea que, más que sustituir otros sistemas, funcione como un complemento, de manera que se pueda extender a sectores especialmente dependientes del clima, como la agricultura o la silvicultura.Igualmente, el gigante asiático cuanta con una red que recoge información desde el espacio, el aire y la superficie terrestre a través de los satélites Fengyun, radares de última generación y estaciones automáticas repartidas por el territorio. Esta misma cadena alimenta de forma constante con datos meteorológicos sobre la evolución del tiempo a lo largo de una estación a los sistemas inteligentes, lo que le da más información y rapidez. Los expertos sostiene que el tiempo medio de antelación de las alertas de este tipo de fenómenos ha incrementado a 53 minutos, mientras que la precisión ha mejorado en un 22% con respecto a los métodos tradicionales. RSS de noticias de sociedad
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