Una oleada de aire ártico trajo fuertes vientos, intensas nevadas y temperaturas gélidas a los Grandes Lagos y el noreste el martes, tras un ciclón bomba que arrasó el Medio Oeste. La tormenta dejó a decenas de miles de personas sin electricidad y creó condiciones de viaje peligrosas.

El Servicio Meteorológico Nacional informó que los vientos huracanados exacerbaron el frío, y se espera que las bajas temperaturas desciendan por debajo del punto de congelación hasta el sur del mango de Florida. La violenta tormenta afectó partes de las llanuras y los Grandes Lagos esta semana, caracterizada por aire bruscamente más frío, fuertes vientos y una mezcla de nieve, hielo y lluvia. Los pronosticadores clasificaron el sistema como un ciclón bomba debido a su rápida intensificación, indicada por una caída significativa de la presión.

Kristen Schultz, que viajaba a casa a Alaska, relató su viaje de cuatro horas al aeropuerto de Minneapolis el martes. Aconsejó a los viajeros que "se den mucho tiempo extra y, de esa manera, incluso si las cosas van bien, no tienen que estresarse, y están listos en caso de que las cosas no vayan tan bien".

Poweroutage.us informó que más de 115.000 clientes en todo el país estaban sin electricidad el martes por la mañana, y aproximadamente un tercio de esos cortes se produjeron en Michigan.

La rápida intensificación de la tormenta en un ciclón bomba es un fenómeno que puede entenderse y predecirse mejor mediante los avances en los modelos de previsión meteorológica. Estos modelos dependen cada vez más de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para procesar grandes cantidades de datos atmosféricos, como la temperatura, la presión, la velocidad del viento y la humedad. Los algoritmos de IA pueden identificar patrones y predecir el comportamiento de las tormentas con mayor precisión que los métodos tradicionales.

El uso de la IA en la previsión meteorológica tiene importantes implicaciones para la sociedad. Las predicciones mejoradas pueden conducir a una mejor preparación para los fenómenos meteorológicos extremos, lo que podría reducir los daños a la propiedad y salvar vidas. Por ejemplo, los sistemas impulsados por la IA pueden proporcionar advertencias más precisas sobre la intensidad y la trayectoria de las tormentas, lo que permite a las comunidades evacuar a tiempo y tomar otras precauciones necesarias.

Los recientes avances en la previsión meteorológica impulsada por la IA incluyen el uso de modelos de aprendizaje profundo que pueden aprender relaciones complejas entre diferentes variables atmosféricas. Estos modelos se entrenan con datos meteorológicos históricos y pueden utilizarse para predecir patrones meteorológicos futuros con una precisión cada vez mayor. Sin embargo, siguen existiendo retos en el desarrollo de modelos de IA que puedan predecir con precisión los fenómenos meteorológicos extremos, que a menudo están influidos por una compleja interacción de factores.

A medida que el sistema de tormentas se desplaza hacia Canadá, los pronosticadores siguen vigilando su progreso y proporcionando predicciones actualizadas. Se espera que la integración de la IA en la previsión meteorológica desempeñe un papel cada vez más importante en la mitigación de los impactos de futuros fenómenos meteorológicos extremos.