Descodificando el Ártico para predecir el tiempo invernal

El investigador del MIT Judah Cohen utiliza la inteligencia artificial y indicadores climáticos del Ártico para mejorar las previsiones meteorológicas subestacionales de invierno. Su modelo, que combina aprendizaje automático con diagnósticos árticos refinados durante décadas, ganó el primer lugar en la competición AI WeatherQuest 2025 para la temporada de otoño. Cohen monitorea factores 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 más frío en partes de Eurasia y el centro de Norteamérica. El modelo detectó un posible golpe de frío en la costa este de EE.UU. con semanas de antelación, extendiendo el tiempo de predicción para eventos extremos.