{"id":1528,"date":"2019-12-27T14:12:14","date_gmt":"2019-12-27T13:12:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.muycomputerpro.com\/universo-lenovo\/?p=1528"},"modified":"2020-01-23T13:02:23","modified_gmt":"2020-01-23T12:02:23","slug":"superordenadores-evolucion-prediccion-tiempo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.muycomputerpro.com\/universo-lenovo\/superordenadores-evolucion-prediccion-tiempo\/","title":{"rendered":"Los superordenadores, el ingrediente principal para la evoluci\u00f3n de la predicci\u00f3n del tiempo"},"content":{"rendered":"<p>Hace poco m\u00e1s de medio siglo,<strong> la <a href=\"https:\/\/news.lenovo.com\/how-will-the-supercomputers-of-2030-transform-weather-forecasting\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">predicci\u00f3n del tiempo<\/a> era muy distinta<\/strong> de c\u00f3mo es en la actualidad. Los meteor\u00f3logos contaban con <strong>medios muy rudimentarios<\/strong> para poder saber qu\u00e9 tiempo iba a hacer. Incluso en el caso de fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos adversos, en muchos casos pr\u00e1cticamente no se pod\u00eda avisar a la poblaci\u00f3n de que se avecinaba un hurac\u00e1n, una tormenta tropical o una ola de fr\u00edo y nieve. All\u00e1 por <strong>1954<\/strong>, lo habitual era <strong>saber la predicci\u00f3n del tiempo \u00fanicamente con un d\u00eda de antelaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n<p>Afortunadamente, desde entonces hasta ahora, que ya contamos con <strong>predicciones bastante precisas para casi dos semanas<\/strong> en muchas \u00e1reas del mundo, la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica ha evolucionado notablemente. Sobre todo, en la \u00faltima d\u00e9cada, gracias sobre todo a la entrada en escena de los superordenadores y su poder de computaci\u00f3n. De hecho, en la actualidad, la mayor\u00eda de los superordenadores m\u00e1s potentes del mundo est\u00e1n detr\u00e1s de pr\u00e1cticamente todas las predicciones del tiempo.<\/p>\n<p>Seg\u00fan <strong>Scott Tease<\/strong>, <strong>Director de computaci\u00f3n de alto rendimiento e Inteligencia Artificial de Lenovo<\/strong>, \u00ab<em>a lo largo de la pasada d\u00e9cada hemos visto mejorar mucho la precisi\u00f3n de las predicciones del tiempo, as\u00ed como su extensi\u00f3n en el tiempo, sobre todo por la disponibilidad de recursos de computaci\u00f3n<\/em>\u00ab. Pero \u00bfc\u00f3mo han conseguido los superordenadores esta mejora? Para empezar, veamos c\u00f3mo funcionan.<\/p>\n<p>\u00ab<em>Un superordenador toma problemas muy complejos y los divide en varias partes en las que pueden trabajar de manera simult\u00e1nea con miles de procesadores. Esto reduce el tiempo que se tardar\u00eda en llegar a la soluci\u00f3n de estos problemas si solo se trabajase en ella con un \u00fanico sistema. Gracias al procesado en paralelo, los investigadores y cient\u00edficos pueden obtener datos relevantes mucho m\u00e1s r\u00e1pido, ya que con un port\u00e1til pueden tardar d\u00edas o semanas en resolver un problema que un superordenador puede solucionar en horas o minutos<\/em>\u00ab.<\/p>\n<p>As\u00ed funciona un superordenador, <strong>abordando varios componentes de un mismo problema mediante su proceso al mismo tiempo<\/strong>, de manera <strong>paralela<\/strong>. Todo gracias a su potencia. Antes de comenzar a aprovecharlos para predecir el tiempo, no exist\u00eda la posibilidad de enviar alertas tempranas de tsunamis, y los investigadores no pod\u00edan conocer con cierta seguridad cu\u00e1l iba a ser la trayectoria de un hurac\u00e1n. Tampoco estudiar patrones en el cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n<p>Los encargados de las predicciones estaban muy limitados, y <strong>muchas predicciones eran suposiciones con base en unos pocos datos<\/strong>. Para ellos, trabajar con modelos complejos, con miles de variables capaces de cambiar con rapidez, era pr\u00e1cticamente imposible. Pero, seg\u00fan <strong>Zaphiris Christidis<\/strong>, <strong>Responsable del \u00e1rea de meteorolog\u00eda de Lenovo<\/strong>, \u00ab<em>en la actualidad, la predicci\u00f3n del tiempo se hace gracias al uso de modelos matem\u00e1ticos de tiempo de la atm\u00f3sfera. Estos modelos est\u00e1n basados en ecuaciones describiendo el estado, el movimiento y la evoluci\u00f3n temporal de varios par\u00e1metros atmosf\u00e9ricos como viento y temperatura. Estas ecuaciones se solucionan, por tanto, en superordenadores que simulan el comportamiento real de la atm\u00f3sfera<\/em>\u00ab.<\/p>\n<p>Pero estas simulaciones de tiempo toman <strong>millones de puntos de datos iniciales de los sensores<\/strong> situados en sat\u00e9lites del tiempo, en globos meteorol\u00f3gicos, boyas oce\u00e1nicas y estaciones meteorol\u00f3gicas, lo que desemboca en <strong>enormes cantidades de datos<\/strong>. Los modelos del tiempo, en la actualidad, quedan <strong>limitados por el rendimiento de los ordenadores<\/strong>, y a medida que el de estos ordenadores mejoran, <strong>se pueden utilizar modelos meteorol\u00f3gicos m\u00e1s complejos<\/strong>. Tambi\u00e9n se les pueden incorporar m\u00e1s puntos de datos y m\u00e1s escenarios. De esta manera se consiguen predicciones m\u00e1s exactas.<\/p>\n<p>Seg\u00fan Christidis, \u00ab<em>incluso aunque comenzamos a utilizar c\u00e1lculos por ordenador en la d\u00e9cada de los 50, las predicciones meteorol\u00f3gicas era muy imprecisas por la limitaci\u00f3n de la potencia computacional. Por ejemplo, un modelo meteorol\u00f3gico que hoy podemos ejecutar en 15 minutos en un servidor Lenovo ThinkServer est\u00e1ndar nos habr\u00eda llevado casi 600 a\u00f1os de proceso en los sistemas de computaci\u00f3n disponibles en la d\u00e9cada de los 60<\/em>\u00ab.<\/p>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element \">\n<div class=\"wpb_wrapper\">\n<p>Todo esto en un \u00e1rea en el que es importante generar predicciones acertadas, porque <strong>pueden llevar a salvar vidas<\/strong> si se consigue predecir a tiempo un episodio de tiempo severo. No solo eso, sino que tambi\u00e9n se pueden <strong>minimizar los da\u00f1os<\/strong> que causa.<\/p>\n<p>As\u00ed lo apunta <strong>Robert Daigle<\/strong>, <strong>Responsable de la divisi\u00f3n de Inteligencia Artificial\u00a0 de Lenovo<\/strong>, que asegura que \u00ab<em>si sabemos que un episodio de tiempo severo va a suceder antes de tiempo, podemos tomar medidas preventivas para minimizar cualquier impacto potencial. Cuando hablamos de mejorar la precisi\u00f3n de las predicciones meteorol\u00f3gicas y sistemas de alerta temprana hablamos de que la resoluci\u00f3n del modelo es importante para capturar los fen\u00f3<\/em>menos meteorol\u00f3gicos locales. Para doblar la resoluci\u00f3n de un modelo meteorol\u00f3gico, debemos multiplicar por 8 el rendimiento de la computaci\u00f3n. Por lo tanto, el poder de computaci\u00f3n es esencial\u00bb.<\/p>\n<p>Un ejemplo de esto est\u00e1 en la <strong>colaboraci\u00f3n entre Lenovo y el Departamento de Meteorolog\u00eda de Malasia (MMD)<\/strong>. Este organismo trabaja sin descanso en la predicci\u00f3n del tiempo en Malasia, para poder emitir los avisos sobre el tiempo adecuados y velar as\u00ed por la seguridad y bienestar de los malayos. Quer\u00eda mejorar su resoluci\u00f3n desde los tres kil\u00f3metros hasta 1 kil\u00f3metros, y ampliar su previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica de tres a siete d\u00edas, para lo que necesitaban aumentar por 27 su poder de computaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Lenovo ha aportado al MMD todo lo que necesita para <strong>ejecutar un modelo para una predicci\u00f3n para siete d\u00edas<\/strong> con una resoluci\u00f3n de un kil\u00f3metros en menos de tres horas. As\u00ed, tal como destaca Tease, \u00ab<em>la mejora de la resoluci\u00f3n de los modelos meteorol\u00f3gicos permite al MMD detectar patrones de tiempo locales, como las tormentas convectivas, que son muy comunes en Malasia y pueden ocasionar lluvias fuertes, granizo, vientos fuertes e incluso tornados<\/em>\u00ab.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hace poco m\u00e1s de medio siglo, la predicci\u00f3n del tiempo era muy distinta de c\u00f3mo es en la actualidad. 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