El siguiente negocio que persigue IBM es predecir el clima de una manera que nunca antes se había hecho.
The Weather Company, una compañía adquirida por IBM en 2015, se ha aliado con el Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR, por sus siglas en inglés) con el fin de generar nuevos modelos predictivos del clima para crear microescalas, lo cual tendría implicaciones en la industria del transporte y la energética.
Las ambiciones son bastante altas: IBM y la institución gubernamental no solo quieren detectar fenómenos que podrían afectar pequeñas regiones como las tormentas eléctricas, sino que también quieren lograr que este modelo de pequeños bloques sea aplicable de manera global.
Para lograr este nuevo modelo, el NCAR e IBM construirán un superordenador de la mano de OpenPOWER Systems.
Desde el 2013, el NCAR utiliza el Modelo de Predicción Entre Escalas (MPAS, por sus siglas en inglés), un sistema que integra modelos atmosféricos, oceanográficos y criosféricos para predecir fenómenos regionales como pueden ser los tornados, los huracanes o las tormentas de nieve. Sin embargo, sus límites no le permiten funcionar con fenómenos que ocurren en pequeñas áreas y que podrían ser fundamentales para el óptimo funcionamiento en la entrega de paquetes con drones o en la industria de los vehículos autónomos.
De acuerdo con la información oficial, los involucrados adaptarán el MPAS al superodenador, lo que permitirá no solo la predicción microescala a corto plazo, sino que podría servir para pronosticar los fenómenos locales con semanas o meses de anticipación.
IBM lleva desde 1996 persiguiendo la meta de poder predecir con precisión el clima de lugares muy específicos. Durante los Juegos Olímpicos de Atlanta, la compañía lanzó el proyecto de investigación Deep Thunder.
El proyecto fue retomado 20 años después por The Weather Company, quienes combinaron la técnica de usar datos históricos con el machine-learning para generar información predictiva hiperlocal a corto plazo. Ahora, IBM dará un gran paso para conocer el tiempo en todo el mundo.
