Descifrando el Ártico para predecir el tiempo invernal

El investigador del MIT Judah Cohen utiliza inteligencia artificial y indicadores climáticos del Ártico para mejorar las predicciones meteorológicas subestacionales del invierno. Su modelo ganó el primer lugar en la competición AI WeatherQuest 2025 del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo, superando a otros modelos en la predicción de patrones de temperatura a varias semanas. Cohen monitorea diagnósticos de alta latitud como la cobertura de nieve en Siberia en octubre, la extensión del hielo marino ártico y la estabilidad del vórtice polar. Estos indicadores sugieren un invierno con mayores probabilidades de temperaturas por debajo de la media en partes de Eurasia y Norteamérica central. El enfoque combina reconocimiento de patrones mediante aprendizaje automático con décadas de refinamiento en diagnósticos árticos, extendiendo el tiempo de predicción de eventos extremos.