En 1 minuto esta IA destruye décadas de pronósticos del aire

En 1 minuto esta IA destruye décadas de pronósticos del aire#

¿Y si una IA entrenada con 42 años de datos atmosféricos pudiera pronosticar los aerosoles del planeta en 1 minuto? AI-GAMFS lo hace — y los datos sugieren que iguala o supera a los modelos tradicionales que llevan décadas en desarrollo.

El hallazgo: AI-GAMFS alcanza correlación r = 0,978 con observaciones reales (AERONET) a 3 horas, vs r = 0,756 de CAMS (Copernicus). Para polvo: r = 0,9951. En concentraciones superficiales, reduce el error hasta 74% comparado con GEOS-FP.

Gráfica clave#

Correlación AOD AI-GAMFS vs CAMS

Reproducir#

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O localmente:

pip install pandas matplotlib numpy
jupyter execute notebook.ipynb

Datos#

  • datos/rendimiento_aeronet.csv — Correlación y RMSE vs AERONET por horizonte (40 puntos, 3–120h)

  • datos/mejora_vs_cams.csv — % mejora sobre CAMS por componente aerosol (12 componentes)

  • datos/rmse_vs_geosfp.csv — RMSE concentraciones superficiales vs GEOS-FP (5 días)

  • datos/rmse_estaciones.csv — RMSE en 289 estaciones AERONET con coordenadas

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