¿Y si la mejor manera de predecir el tiempo no se basa en el punto de vista de un satélite artificial?
Ésa es la base de ClimaCell, una empresa que proporciona una precisa predicción del tiempo gracias a recopilar la señal de dispositivos móviles.
Así, a diferencia de las habituales predicciones que solemos ver basadas en la información de los meteo-satélites, esta empresa usa smartphones y otros dispositivos móviles.
El resultado: dar una predicción más acertada, por ejemplo, en casos como el temporal en Chicago el pasado invierno.
¿Cómo funciona exactamente su tecnología?
Desde 2015 (cuando nació ClimaCell) se han dedicado a desarrollar una tecnología (y a su vez, una red que permita su funcionamiento) que permitiese, gracias a los datos de dispositivos móviles, las imágenes de las cámaras instaladas en la calle, etc., obtener información precisa del clima a nivel local y convertirse así en un proveedor de servicios de previsión del tiempo.
Su principio: los satélites dan información muy válida, los radares también, pero esas fuentes “tan arriba” pueden perderse la información sobre las condiciones en tierra firme (dicen).
De ahí que su base sean los datos de smartphones, dispositivos IoT y otros, los cuales combinados con esas otras fuentes más tradicionales, se conviertan al final en una predicción más precisa que la que dan el resto de servicios, según aseguran.
Explicaba Ken Mylne de la Met Office (el servicio meteorológico de Reino Unido) al MIT que usar señales inalámbricas para esto no es sencillo y que no basta con “tomar los datos y meterlos directos en una simulación”.
Hay que hacer una especie de traducción de lo que se observa, de lo real, a lo que sea más probable a nivel de condiciones atmosféricas, y que la información climática de ese tipo de señales se encuentra, por así decirlo, enterrada.
De ahí que el meteorólogo aún quiera ver más resultados comparados de ClimaCell, sobre todo porque en la empresa sacan pecho ofreciendo una predicción un 60% más precisa que la de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).
De hecho, cuentan también en el MIT que cuando en Chicago pasó por ese gran temporal que recordábamos antes a finales del pasado invierno una aerolínea pudo anticiparse más que otras a lo que sería un aluvión de cancelaciones gracias a haber confiado en los servicios que ofrecen.
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Es decir, de ver que las predicciones sean acertadas, y lo hacen a partir de los datos de ClimaCell, los de una fuente comparable (por ejemplo el radar NEXRAD para precipitaciones) y los de una fuente que se considere algo así como una “verdad absoluta” (como la estimación de litros en las precipitaciones).
Con estas tres fuentes, el equipo de validación realiza una serie de análisis para ver la correlación entre lo que predice la tecnología a partir de las redes móviles y otra fuente.
De hecho, este proceso de validación sirvió ya en los inicios de la empresa para automatizar procesos y desarrollar la tecnología.
Por otro lado, VentuSky, es un portal meteorológico potenciado por un mapa interactivo que se apoya en una gran cantidad de sitios oficiales para mostrar información en tiempo real.
Un proyecto tan estético como informativo, pero en aquel caso la información era, precisamente, de la NOAA entre otras, y es ahí donde se fundamenta la diferencia con la tecnología de ClimaCell.
Eso sí, por mucho que presuman de una precisión mayor que otras fuentes y que cuenten con la validación del MIT, aún están a prueba por parte de meteorólogos y organizaciones de referencia que buscan más comparaciones rigurosas con los métodos tradicionales.
Otro caso es el de Tim Palmer, de la Universidad de Oxford (Reino Unido), que mantiene que de momento es difícil valorar si ClimaCell y su tecnología están o no haciendo algo realmente útil (y los de la NOAA no hacen declaraciones más allá de dar valor a las nuevas técnicas).
Ahora la empresa se está dedicando a desarrollar un nuevo modelo matemático que convierta las observaciones recabadas de los móviles en datos sobre el tiempo, de modo que puedan ser convertidos a una simulación.
De este modo, cuanto mejor haga la foto del tiempo de un día, más precisa será la previsión para el día siguiente.
El modelo puede centrarse en la región, el tipo de clima o la frecuencia de actualizaciones que quiere el cliente, buscando que así sea una herramienta útil para negocios como las compañías de energías renovables (conocer de manera más precisa la cantidad de viento que llegará a las turbinas o la dosis solar que llegará a las placas).
Además, han ido probando otras fuentes de datos terrestres como los sistemas de radar de los aviones, con lo cual poder determinar la temperatura y la humedad que habrá en esas zonas.
Fuente: Xataca
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