AI4Clouds contribuye a la evolución de los Gemelos Digitales de Sistema Terrestre, pasando del tiempo y el clima a servicios de utilidad centrados en los usuarios, como es el caso de los operadores de energía solar

Combinación de conjuntos de datos heterogéneos

Los pronósticos precisos de cobertura nubosa a corto plazo siguen constituyendo uno de los principales escollos para el sector de la energía solar. Para tratar de solucionar este reto, AI4Clouds integra las previsiones basadas en las leyes de la física del Gemelo Digital de Extremos Climáticos (Extremes DT), los datos de reanálisis de ERA5 y observaciones satelitales de alta resolución (SEVIRI y FCI). De este modo, proporciona la cobertura nubosa modelada gracias a aprendizaje profundo (Deep Learning) de hasta las siguientes 24 horas, una información necesaria para una mejor operatividad del sector solar.

Para lograrlo, hace falta combinar conjuntos de datos heterogéneos, manejar rejillas de distinta resolución, asegurar el despliegue operacional en el Data Lake de DestinE, la infraestructura de acceso, procesamiento y almacenamiento de datos, y ofrecer una cuantificación de la incertidumbre que sea sólida.

AI4Clouds utiliza una arquitectura de transformador de red neuronal gráfica de rejilla extendida, es decir, un modelo que representa los campos atmosféricos como puntos conectados y aprende sus relaciones espaciales. Esta arquitectura funciona en el marco de modelización de aprendizaje profundo Anemoi, de ECMWF, en el que los datos satelitales se usan como objetivos del entrenamiento y condiciones de partida para la inferencia. Los pronósticos del Extremes DT se usan como objetivos del entrenamiento, pero en la fase de inferencia estos pronósticos también son necesarios a la hora de generar las nubes mediante aprendizaje profundo. Esto hace que la solución esté alineada con los flujos de trabajo del Gemelo Digital.

Validación en AQUA

La validación se integró en AQUA, el marco de evaluación utilizado en DestinE, adaptándolo para analizar pronósticos horarios de corto plazo. Las predicciones de AI4Clouds se compararon con observaciones satelitales FCI y con dos productos de referencia, ERA5 y los pronósticos operacionales del modelo de predicción meteorológica IFS. La evaluación tuvo en cuenta diferentes métricas de error, correlación, sesgo y variabilidad en diferentes localizaciones. Además, se realizó una retrodicción (hindcast) para el período 2017–2019, a fin de evaluar el comportamiento del modelo durante un periodo más largo.

Los resultados muestran que AI4Clouds mejora el pronóstico de la cobertura nubosa total frente a ERA5 e IFS en las ubicaciones evaluadas. La mejora es mayor durante las primeras horas, cuando la última observación satelital contiene información más reciente, pero se mantiene durante la mayor parte de las primeras 24 horas. La retrodicción de mayor duración confirma también una mejora sostenida frente a ERA5, lo que indica que el resultado no se limita únicamente al periodo utilizado en la demostración final.

Estas mejoras en cobertura nubosa también se tradujeron en perfeccionamientos en el diagnóstico de radiación solar.

Escalabilidad

Al insertar las soluciones de aprendizaje profundo directamente en la infraestructura de DestinE, AI4Clouds contribuye a la evolución de los Gemelos Digitales de Sistema Terrestre, pasando del tiempo y el clima a servicios de utilidad centrados en los usuarios, como es el caso de los operadores de energía solar.

Además, es un patrón expansible a la hora de integrar Inteligencia Artificial en DestinE y un entorno MLOps de código abierto y reproducible para gestionar el ciclo de vida de los modelos.

Destination Earth (DestinE) es una iniciativa financiada por la Unión Europea para crear réplicas digitales del sistema terrestre. Tres entidades se encargan de desarrollar DestinE: EUMETSAT, responsable del desarrollo del DestinE Data Lake, el Centro Meteorológico Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), a cargo de los dos primeros Gemelos Digitales y del Motor del Gemelo Digital, y la Agencia Espacial Europea (ESA), responsable del desarrollo de la Plataforma de DestinE.

Más información en destination-earth.eu.