Los modelos meteorológicos de IA han redefinido lo que podemos esperar de las previsiones. Los recientes avances en tecnología de IA están aumentando la precisión de las previsiones y ayudándonos a adaptarnos a un tiempo más extremo e impredecible.
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Hoy en día, las previsiones tradicionales se realizan mediante ecuaciones complejas que requieren mucho tiempo y muchos recursos.
Gracias a la IA, estas previsiones pueden hacerse empleando una fracción del tiempo y los recursos, y los resultados son aún más precisos.
Esta tecnología es básicamente una forma avanzada de estadística capaz de reconocer patrones en grandes cantidades de datos, lo que resulta ideal para la meteorología, donde abundan los datos.
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Afortunadamente, el clima se observa y documenta en todo el planeta desde hace mucho tiempo.
Al introducir modelos de IA en estas montañas de datos, pueden analizarlos sistemáticamente, identificando tendencias y patrones meteorológicos sutiles.
Cuando el modelo termina de entrenarse con los datos, el resultado es un algoritmo de IA que predice el tiempo casi al instante y con más precisión que los métodos tradicionales.
Las previsiones tradicionales no pueden actualizarse con mucha frecuencia debido a su naturaleza compleja. Tienen en cuenta las condiciones atmosféricas e intentan calcular la evolución futura del tiempo.
La IA adopta un enfoque diferente. Los algoritmos de IA analizan millones de escenarios meteorológicos pasados y, cuando se enfrentan a una situación similar en tiempo real, predicen con precisión los resultados basándose en esos datos.
Por eso Cordulus es capaz de predecir el tiempo con más precisión que las grandes instituciones meteorológicas. Ya no se trata solo de entender la meteorología, sino de analizar los datos de la forma más inteligente posible.
Hemos desarrollado un modelo de IA que genera sistemáticamente previsiones más precisas que otras alternativas del mercado.
Es diferente de las previsiones habituales porque tiene en cuenta tu ubicación exacta. La IA se entrena para conocer las condiciones locales en lugar de ofrecer previsiones generales que a menudo pasan por alto las variaciones meteorológicas locales.
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