Técnicas y Herramientas de Deep Learning para la Predicción Meteorológica Inteligente

Abstract

In this paper, an analysis of deep learning techniques for weather forecasting using statistical downscaling approaches was developed. These are important, since they allow adjusting large-scale climate projections generated by the GCM climate model to more accurate and defined forecasts for specific areas, thus allowing overcoming the limitations of traditional numerical models in the representation of local and small-scale phenomena. Studies implementing Convolutional Neural Networks (CNN) and Generative Adversarial Networks (GAN) were analyzed in order to improve the spatial and temporal resolution of climate data. Both tools and techniques have proven to be effective in projects such as VALUE, which is in charge of evaluating downscaling methods in Europe, and DL4DS, a Python library in charge of applying deep learning algorithms to empirical downscaling of climate data. The main objective of this paper was to analyze the effectiveness of both tools and techniques focused on accuracy, scalability and computational efficiency, providing a complete overview of their use for the improvement of local weather forecasting.En el presente artículo, se desarrolló un análisis de las técnicas de aprendizaje profundo para lograr una predicción meteorológica usando los enfoques estadísticos de reducción de escala. Estos son importantes, ya que permiten ajustar las proyecciones climáticas de gran escala generadas por el modelo climático MCG a pronósticos más exactos y definidos para áreas específicas, de tal manera permitiendo sobrepasar las limitaciones de los modelos numéricos tradicionales en la representación de fenómenos locales y de pequeña escala. Se analizaron estudios que ponen en práctica las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Generativas Adversariales (GAN) con el objetivo de poder mejorar la resolución espacial y temporal de los datos climáticos. Ambas herramientas y técnicas han demostrado ser efectivas en proyectos como VALUE, que se encarga de evaluar métodos de downscaling en Europa, y DL4DS, una biblioteca en Python, encargada de aplicar algoritmos de aprendizaje profundo al downscaling empírico de datos climáticos. El principal objetivo de este artículo fue analizar la efectividad de ambas herramientas y técnicas enfocadas en la precisión, escalabilidad y eficiencia computacional, brindando una perspectiva completa de su uso para la mejora de las predicciones meteorológicas a nivel local