SamudrACE acelera la simulación climática con IA
Ai2 presenta SamudrACE, un emulador de IA que conecta atmósfera, océano y hielo marino. Puede simular 1.500 años de clima global en un día, aunque por ahora solo ha sido entrenado con condiciones preindustriales.
SamudrACE puede simular 1.500 años de clima global en un solo día usando una única GPU NVIDIA H100. El sistema de Ai2 combina inteligencia artificial, océano y atmósfera para explorar escenarios climáticos a una velocidad que los modelos tradicionales no pueden igualar.
La herramienta fue desarrollada junto con investigadores de NYU, Princeton, M2LInES y el laboratorio GFDL de NOAA. Su objetivo no es sustituir los modelos climáticos basados en física, sino imitarlos de forma mucho más rápida.
El problema de los modelos climáticos actuales
Los modelos climáticos globales son simulaciones informáticas que representan cómo evolucionan la atmósfera, los océanos, el hielo y la superficie terrestre. Son esenciales para estudiar el cambio climático, pero requieren una enorme capacidad de cálculo.
Una proyección de 100 años puede tardar semanas en un superordenador. Y una sola simulación no basta: los científicos necesitan ejecutar cientos de versiones para comparar escenarios y medir la incertidumbre.
SamudrACE aborda ese cuello de botella con un emulador de IA. Estos sistemas aprenden a reproducir el comportamiento de modelos físicos complejos, pero con un coste computacional mucho menor.
Océano y atmósfera en el mismo sistema
La principal novedad de SamudrACE es que conecta modelos tridimensionales de la atmósfera y el océano. Esto es importante porque ambos sistemas se influyen constantemente: intercambian calor y humedad, modifican las corrientes y afectan a fenómenos como El Niño.
Los emuladores anteriores podían centrarse en la atmósfera o en el océano por separado. El problema es que algunos patrones climáticos solo aparecen cuando ambos interactúan de forma realista.
SamudrACE utiliza dos componentes especializados:
ACE2, que simula la atmósfera y la superficie terrestre en pasos de seis horas.Samudra, que predice la evolución del océano y del hielo marino en pasos de cinco días.
Cada cinco días, la información acumulada por ACE2, como el intercambio de calor y humedad, pasa a Samudra. El estado resultante del océano, incluida la temperatura de la superficie y la cobertura de hielo, vuelve después a la atmósfera. Así se crea un ciclo continuo entre los dos sistemas.
Qué resultados ha conseguido
En una NVIDIA H100, SamudrACE alcanza una velocidad de 1.500 años de simulación climática por día. El modelo climático de GFDL en el que fue entrenado, CM4, avanza aproximadamente 16 años por día y necesita miles de núcleos de CPU.
Según Ai2, la comparación implica una reducción de 3.750 veces en el uso de energía frente a esa simulación tradicional. La velocidad, además, no eliminó los patrones climáticos esenciales que el sistema debía reproducir.
SamudrACE consiguió:
- Representar de forma más realista la variabilidad de El Niño que un modelo de IA anterior.
- Reproducir sus efectos sobre las precipitaciones globales.
- Mantener un ciclo estacional estable y preciso del hielo marino en el Ártico y la Antártida.
- Ejecutar simulaciones de siglos con errores climáticos medios comparables a los de sus componentes y al modelo físico original.
Qué cambia para la investigación
Con una herramienta así, los científicos pueden ejecutar muchas más simulaciones y estudiar mejor el rango de futuros posibles. Por ejemplo, podrían analizar cómo afectaría una gran erupción volcánica a las temperaturas durante la década siguiente o calcular la probabilidad de varios episodios extremos de El Niño en un periodo corto.
Eso permite comparar más escenarios sin reservar durante semanas un superordenador. También facilita medir la incertidumbre, algo clave cuando se toman decisiones sobre agricultura, agua, infraestructuras o prevención de desastres.
Pero SamudrACE todavía tiene una limitación importante. La versión presentada fue entrenada únicamente con condiciones climáticas preindustriales. Ai2 advierte que no espera que generalice bien a climas futuros, especialmente con concentraciones más altas de dióxido de carbono.
El siguiente paso será entrenarlo con simulaciones de CM4 que incluyan niveles de CO₂ de hasta cuatro veces los valores preindustriales. Hasta que eso ocurra, SamudrACE debe entenderse como una prueba de que la IA puede acelerar modelos climáticos acoplados, no como una herramienta lista para responder cualquier pregunta sobre el clima futuro.