China está desplegando modelos de IA de desarrollo nacional en la vanguardia de su infraestructura de monitoreo y pronóstico de tifones, marcando un nuevo paso en el impulso más amplio del país por convertirse en un líder global en IA. La agencia meteorológica nacional y los institutos de investigación afiliados ya están operando estos sistemas locales en entornos operativos, con planes de extenderlos a países en desarrollo de Asia-Pacífico y más allá. El esfuerzo se produce en un momento en que la predicción meteorológica basada en IA está surgiendo como una frontera competitiva, con modelos tanto de instituciones chinas como de empresas occidentales como Google DeepMind desafiando los métodos numéricos tradicionales que han dominado el pronóstico global durante décadas.

Un sistema meteorológico con IA diseñado para uso global

China fue la primera adoptante de sus propios laboratorios de IA meteorológica, pero el país ha señalado ambiciones de convertir sus sistemas en un estándar internacional. Según un informe de Xinhua difundido por la Oficina de Información del Consejo de Estado, la Administración Meteorológica de China (CMA) presentó el modelo de lenguaje grande de servicios meteorológicos Fenghe en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de este año en Shanghái, ofreciéndolo como un proyecto global de código abierto.

Fenghe entrega información meteorológica personalizada y alertas de riesgo a los usuarios chinos. Se proporcionó una versión internacional a la iniciativa Early Warnings for All de las Naciones Unidas — un programa destinado a garantizar la protección universal frente a peligros para 2027 — que ofrece consultas en chino e inglés y permite a los desarrolladores crear aplicaciones sobre el modelo.

Países que ya utilizan modelos meteorológicos de IA chinos

Siete países en desarrollo — Pakistán, Yibuti, Etiopía, Jordania, Mongolia, las Islas Salomón y Sri Lanka — ya han integrado modelos meteorológicos de IA chinos directamente en sus operaciones diarias de gestión de desastres. Muchas de estas naciones se encuentran en regiones altamente expuestas a ciclones tropicales, inundaciones y otros peligros climáticos, pero históricamente han carecido de la infraestructura de supercomputación necesaria para la predicción numérica meteorológica de alta resolución. Sin embargo, no están utilizando Fenghe. En su lugar, operan Mazu (Multi-hazard Alert, Zero-gap and Universal), otro sistema de la CMA que está más avanzado en su despliegue internacional.

Pan Jinjun, ingeniero jefe de la CMA, describió Mazu como un "bien público internacional" que proporciona "servicios de alerta temprana adaptados para las naciones en desarrollo". Otros 40 países del Sur Global están experimentando actualmente con una versión más rápida del sistema en la nube pública, que lleva el nombre de la diosa china del mar.

La investigación muestra mejoras medibles en el pronóstico de tifones

En el ámbito de la investigación, los científicos chinos están reportando mejoras concretas. Investigadores del Instituto de Física Atmosférica dependiente de la Academia China de Ciencias, en colaboración con la Universidad de Fudan, combinaron el modelo meteorológico de IA FuXi de China con una técnica llamada Perturbaciones No Lineales Óptimas Condicionales Ortogonales (O-CNOPs, por sus siglas en inglés) para mapear el rango potencial de trayectorias de las tormentas. PreventionWeb reportó el trabajo el 1 de agosto.

En 62 casos de tifones y 91 experimentos comparativos, el sistema combinado FuXi-CNOPs igualó el rendimiento de los mejores conjuntos operativos globales en la marca de las 24 horas y los superó entre las 24 y las 120 horas. El sistema redujo los errores máximos de trayectoria hasta en un 32.33% y ajustó las estimaciones de incertidumbre en hasta un 29.2%, según el equipo de investigación liderado por los investigadores Duan Wansuo y Li Hao. Los hallazgos fueron publicados en Advances in Atmospheric Sciences.

Duan dijo al Global Times que el enfoque no requiere entrenamiento adicional de modelos grandes, lo que mantiene bajos los costos de cómputo y facilita el despliegue en operaciones rutinarias — una ventaja práctica para agencias meteorológicas con presupuestos computacionales limitados.

Un conjunto creciente de modelos de pronóstico chinos

Estas herramientas se construyen sobre una base de varios modelos de pronóstico chinos que han atraído atención internacional. FengWu, desarrollado por investigadores con sede en Shanghái, genera pronósticos globales con una resolución de 0.25 grados. En un estudio publicado en Communications Earth & Environment, FengWu superó el modelo de alta resolución del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio — considerado durante mucho tiempo como el referente global para la predicción a plazo medio — así como Pangu-Weather y GraphCast. Extendió los pronósticos confiables más allá del umbral de 10 días y redujo el error de trayectoria de ciclones tropicales a cinco días a 201 kilómetros para 2022.

Pangu-Weather de Huawei, otro sistema de desarrollo nacional, produce pronósticos significativamente más rápido que los métodos de predicción numérica tradicionales. Huawei ha señalado que tanto el ECMWF como el Centro Meteorológico Nacional de la CMA han confirmado sus ventajas de rendimiento.

En conjunto, estos modelos proporcionan a Pekín una base tecnológica nacional a medida que promueve sus sistemas de IA meteorológica a nivel internacional, posicionando a China no solo como usuario de pronósticos avanzados, sino como proveedor para naciones que buscan alternativas accesibles a la infraestructura de predicción de gestión occidental.