China desarrolla su primer modelo operativo de IA para predecir la rápida intensificación de tifones

Árbol derribado por un fuerte viento durante el tifón Matmo en Wenchang, provincia de Hainan, 5 de octubre de 2025. (Foto: Xinhua)

Científicos chinos han creado y puesto en operación el primer modelo de predicción de intensificación rápida de tifones basado en aprendizaje automático. El sistema ya está siendo utilizado de forma operativa en el Centro Meteorológico Nacional de China y en el Observatorio de Hong Kong. Este avance representa un importante progreso para el país en uno de los desafíos más complejos de la meteorología mundial: anticipar los cambios bruscos y violentos en la intensidad de los ciclones tropicales.

Los meteorólogos definen la intensificación rápida como el aumento de la velocidad del viento en más de 15 metros por segundo en 24 horas, o más de 10 metros por segundo en 12 horas. Estos episodios son especialmente destructivos porque dejan poco margen para la preparación. Supertifones como Rammasun (2014) y Yagi (2024) se intensificaron de manera repentina antes de tocar tierra, causando numerosas víctimas y cuantiosas pérdidas económicas.

El modelo fue desarrollado por un equipo liderado por la investigadora Li Qinglan, del Instituto de Tecnología Avanzada de Shenzhen de la Academia de Ciencias de China. Se trata del primer sistema operativo de este tipo en China para pronósticos de 24 horas, al que se suma una versión de 12 horas. Ambos marcan un hito en la integración de inteligencia artificial en el Sistema Meteorológico Nacional.

Li señaló que la rápida intensificación es difícil de predecir porque depende de la estructura interna del tifón (especialmente la formación de un núcleo simétrico en forma de anillo) y de las condiciones oceánicas subyacentes.

Los modelos numéricos tradicionales tienen dificultades para captar estos procesos con precisión debido a limitaciones de resolución y parametrización.

El nuevo modelo chino combina cuatro algoritmos de machine learning —Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, AdaBoost y LightGBM— en un sistema de ensamblado que mejora significativamente la precisión y reduce las falsas alarmas.

Durante las pruebas, el sistema demostró un rendimiento superior a modelos del Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos al evaluar casos de intensificación rápida en el Atlántico Norte entre 2016 y 2020. Este desarrollo cobra especial relevancia ante el pronóstico de la Administración Meteorológica de China, que estima entre 24 y 26 tifones para la temporada de junio a agosto de 2026 en el Pacífico Noroeste y el Mar de China Meridional, de los cuales 7 a 9 tocarían tierra en China, una cifra superior al promedio histórico.