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Previsión meteorológica para un planeta más inteligente

Hola otra vez. Yo soy Simón Sánchez y en el día de hoy vamos a hablar sobre Previsión meteorológica para un planeta más inteligente

Las prácticas actuales en el pronóstico del tiempo generalmente implican pronosticar la temperatura y la lluvia en un pronóstico de cinco a siete días ya nivel regional. Sin embargo, la información no tiene en cuenta el fenómeno meteorológico a corto plazo y los cambios en áreas geográficas más pequeñas. Para satisfacer esta necesidad, IBM desarrolló «Deep Thunder», un modelo meteorológico que intenta hacer pronósticos mucho más granulares. Ahora la empresa quiere distribuirlo a gobiernos locales y empresas que dependen de pronósticos de alta resolución.

El modelo de predicción de Deep Thunder tiene una variedad de usos. En algunos casos puede implicar inundaciones y tendidos eléctricos caídos hasta con 84 horas de antelación para áreas de solo 1 kilómetro cuadrado. Para obtener estas predicciones con precisión, Deep Thunder combina observaciones meteorológicas de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica, la NASA, el Servicio Geológico de EE. UU., WeatherBug y sensores terrestres.

Un Ars Technica reciente artículo señala que la aplicación podría ser particularmente útil para organizaciones con necesidades relacionadas con el clima. Por ejemplo, en el caso de una tormenta, una red eléctrica podría aprender qué áreas prepararse para cortes. Con este conocimiento, podrían reducir el tiempo de inactividad programando a los empleados de mantenimiento para que reparen una línea que esperan fallar.

En 2011, la ciudad de Nueva York experimentó una nevada récord en enero. El resultado fue la interrupción del transporte público y el cierre de los aeropuertos de la ciudad. Los servicios públicos no sufrieron tanto porque no había viento. Además, la nieve no se pegaba a las líneas, lo que impedía que las mismas fueran lastradas. Pero el pronóstico estándar no proporcionó ese nivel de detalle para los funcionarios del gobierno y de las compañías eléctricas, por lo que es posible que los servicios se hayan preparado en exceso mientras se preparó la MTA.

La ciudad de Río de Janeiro en Brasil implementó el sistema Blue Thunder a fines de 2010, ya que busca mejorar la preparación para emergencias antes de la Copa del Mundo de 2014 y los Juegos Olímpicos de 2016. La ciudad espera que los pronósticos avanzados ayuden a evitar el resultado experimentado a principios de 2010, cuando las inundaciones repentinas causaron la muerte de más de 200 personas.

En los Estados Unidos, IBM implementó recientemente un sistema de prueba en el área metropolitana de la ciudad de Nueva York. Incluso crearon una aplicación para iPad que podía acceder a los datos de Deep Thunder. Aunque la aplicación no está disponible comercialmente, los representantes de IBM la han utilizado demostrar su tecnología a los legisladores en Washington ya la prensa en Nueva York.

La potencia informática detrás de estas predicciones de alta resolución puede ser considerable. Según el informe de Ars Technica, la implementación de Rio requirió solo unos pocos servidores basados ​​en Power7 conectados a InfiniBand, pero otra instalación en la Universidad de Brunei Darussalam, destinada a cobertura nacional, se ejecuta en una supercomputadora IBM Blue Gene.

Desafortunadamente, sin embargo, la naturaleza del pronóstico del tiempo no es una ciencia exacta. Con Edison probó Deep Thunder durante un período de dos años y determinó en 2011 que la aplicación no era práctica en ese momento.

Para llevar

Solo en los Estados Unidos, los fenómenos meteorológicos extremos le cuestan al país decenas de miles de millones de dólares y miles de vidas al año. Si bien los pronósticos pueden ayudar a evitar incluso una fracción de esto, es dinero bien gastado. Las predicciones actuales de alta resolución, como Deep Thunder, todavía están tratando de demostrar su valor, pero representan el tipo de tecnología que a muchas agencias gubernamentales y empresas les gustaría tener en su arsenal.

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