AICON, una previsión aprendida de ICON

Un modelo de aprendizaje automático que parte de la propia imagen del tiempo de ICON: donde AICON e ICON se separan, la duda está en la previsión misma.

Dos rutas que se separan le dicen que la previsión es incierta, pero no por qué. Los modelos de centros distintos parten de imágenes distintas del tiempo y lo calculan de forma distinta, y su diferencia mezcla ambas cosas. Una pareja que parte exactamente de la misma imagen dice más: donde sus dos rutas se separan, la duda está en la previsión misma.

AICON, el modelo de aprendizaje automático del servicio meteorológico alemán, el DWD, forma una pareja así con ICON. No resuelve ninguna ecuación: aprendió de quince años del propio registro de ICON del tiempo pasado cómo evoluciona la atmósfera, de tres en tres horas, y cada una de sus pasadas parte del análisis de ICON. En servicio en el DWD desde marzo de 2026, da ahora una ruta en cada travesía, junto a la de ICON.

Cubre el mundo entero, con una previsión cada tres horas hasta siete días y medio vista desde sus pasadas de medianoche y de mediodía, y cinco días desde las demás. Su fuerte es el viento cerca de la superficie en los primeros días: tras un año de verificaciones, el DWD encontró sus previsiones cerca de la superficie mejores que las de ICON en la mayoría de los criterios, y más estables de una pasada a la siguiente, una previsión que cambia menos de opinión mientras usted espera una ventana.

Supongamos que piensa salir de Kiel hacia Gotland dentro de tres días. Si la ruta de AICON y la de ICON coinciden, los dos modelos leen el tiempo igual, aunque pueden compartir el mismo error de partida; si se separan, son solo los dos modelos los que discrepan, ya que ambos parten del mismo tiempo: una señal clara para esperar a la siguiente pasada antes de decidir. Solo un modelo de otro centro, GFS o ECMWF, puede confirmar su acuerdo: cuando lo hace, la ventana es tan segura como puede serlo una previsión.

Entrenado para que su error medio sea pequeño, AICON suaviza: los predictores del DWD comprobaron que subestima los vientos fuertes, y en un tifón su tormenta se quedó muy por debajo de la real. Con temporal o a lo largo de un frente marcado, lea su viento como demasiado flojo y quédese con el momento como la parte útil. Más allá de unos dos días, sus grandes sistemas meteorológicos merecen menos confianza que los de ICON, y a un cuarto de grado no ve ni brisa marina, ni cabo, ni turbonada.

Fuentes

  1. AICON: An operational global machine learning weather forecasting model, Göcke et al., arXiv, 2026
  2. Federal Transport Minister launches DWD's AI-based weather forecast, Deutscher Wetterdienst, 2026 (en alemán)

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