Consultar el pronóstico del tiempo no siempre ayuda. En algunas regiones como la Columbia Británica, o en otras muchas regiones costeras, predecir el tiempo es notoriamente difícil. Las altas montañas y los estrechos canales canalizan el viento, atrapan la niebla y hacen que el aire húmedo descargue torrentes de lluvia, mientras que las mareas extremas y las corrientes rápidas crean olas imponentes. El resultado es un mosaico de microclimas meteorológicos peligrosos, donde las condiciones pueden variar enormemente entre fiordos vecinos y entre pequeñas islas.
El problema, es que los modelos meteorológicos se basan en patrones climáticos regionales y no tienen en cuenta la drástica influencia de un terreno tan diverso. Los vientos fuertes provocan olas, lo que hace que la navegación sea mucho más peligrosa para las embarcaciones comerciales y recreativas.
El gobierno canadiense opera alrededor de 60 estaciones meteorológicas terrestres y boyas a lo largo de la costa de Columbia Británica, pero están demasiado separadas entre sí para captar las condiciones en todas partes. Para decidir si es seguro zarpar, los capitanes de los barcos deben elegir entre servicios meteorológicos por suscripción o aplicaciones gratuitas. Incluso se sabe que los capitanes de los transbordadores, responsables de trasladar de forma segura a cientos de personas entre puertos, consultan foros de mensajes de windsurf para obtener información.
A medida que la inteligencia artificial se vuelve más común, se están construyendo sistemas de pronóstico del tiempo basados en el aprendizaje automático para que el transporte marítimo sea más seguro
Consultar el pronóstico del tiempo no siempre ayuda. En muchas regiones costeras del plantea, predecir el tiempo es notoriamente difícil. Las altas montañas y los estrechos canales canalizan el viento, atrapan la niebla y hacen que el aire húmedo descargue torrentes de lluvia, mientras que las mareas extremas y las corrientes rápidas crean olas imponentes. El resultado es un mosaico de microclimas meteorológicos peligrosos, donde las condiciones pueden variar enormemente entre fiordos vecinos y entre pequeñas islas.
El problema, es que los modelos meteorológicos se basan en patrones climáticos regionales y no tienen en cuenta la drástica influencia del terreno circundante.
A medida que la inteligencia artificial se vuelve más común, está apareciendo nuevos sietemas de pronóstico del tiempo basados en el aprendizaje automático para que el transporte marítimo sea más seguro.
Hace veinte años, los marineros observaban el barómetro y escuchaban los informes de la radio marina para monitorear las tormentas. Ahora, equipados con pronósticos meteorológicos hiperlocales, los pilotos costeros y las autoridades portuarias tienen información más precisa para decidir si un barco debe apresurarse a llegar al puerto antes de que llegue una tormenta o esperar a que llegue en el mar.
Esto sistemas se basan en el despliegue de boyas a la deriva que capturan datos de algunos de los grandes vacíos en el monitoreo del clima marino. Desde los datos en bruto de los sensores los científicos están estudiando el comportamiento del clima en directo.
