Modelo AIFS
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¿Cuándo incorporarán el modelo AIFS en las gráficas de Windy.com junto con los que ya están incorporados? Sería un gran avance. Saludos.
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@Blito
The resolution of AIFS model is 28km (0.5°) compare to IFS used in Windy with 9km (0.1°).
So for the moment this model is interesting at synoptic scale but not so much for a detailed forecast at a location. So it depends on how and why you are using Windy. -
@idefix37 Cómo ayuda para el pronóstico de nuevos Ciclones Tropicales. Gracias.
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Ventajas de AIFS en ciclones tropicales
- Mayor precisión en la trayectoria (track forecast)
Estudios internos del ECMWF y evaluaciones externas indican que AIFS reduce los errores de posición de los ciclones tropicales hasta en un 20 % frente a modelos tradicionales como IFS y GFS en plazos de 3–5 días.
Esto es especialmente notorio en ciclones de baja latitud y cuando hay interacciones con sistemas monzónicos, donde los modelos físicos tienden a desviarse.
- Mayor precisión en la trayectoria (track forecast)
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@Blito
Could you provide the link to the article about it -
@idefix37 2. Tiempo de cómputo mucho menor
AIFS genera pronósticos en minutos frente a las horas necesarias para modelos físicos como HRES/IFS o FV3/GFS.
Esto permite actualizaciones más frecuentes en eventos de rápido cambio de trayectoria (por ejemplo, recurvatura cerca de costas o rápida intensificación).
3. Mejor manejo de datos de entrada irregulares
Al usar redes neuronales gráficas y transformers con ventana deslizante, AIFS procesa la información de presión, viento y humedad en distintos formatos y rejillas, lo que mejora la integración de datos de reanálisis (ERA5) y observaciones recientes.
Esto ayuda en regiones con escasa observación in situ, como el Atlántico central o el Pacífico oriental.
4. Captura de la incertidumbre con AIFS ENS
La versión ensemble (AIFS ENS) genera múltiples escenarios que representan la incertidumbre real de trayectoria e intensidad.
En pruebas operativas, el rango de dispersión de AIFS ENS es más realista que el de IFS ENS, reduciendo el riesgo de sobreconfianza en una sola trayectoria.
5. Consistencia espacial y temporal
AIFS evita saltos bruscos en la posición pronosticada de un ciclo a otro (forecast-to-forecast jumps), algo que ocurre con modelos físicos cuando cambian las condiciones iniciales.
Esto es útil para mantener coherencia en avisos y mapas de trayectoria.
6. Mejor respuesta en intensificación rápida
Aunque no siempre perfecto, AIFS muestra mejor tendencia en detectar posibles fases de Rapid Intensification (RI) cuando las señales en temperatura oceánica y cizalladura vertical ya están presentes en los datos de entrada.
Esto le da una ventaja de alerta temprana frente a GFS y a veces incluso sobre IFS. -
@Blito Es información de ChatGPT, pero está demostrado por estudios internos de la propia agencia de meteorología de Europa que esto es así.
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@Blito 📄 Documentación y notas del ECMWF
ECMWF – AIFS new ECMWF forecasting system
https://www.ecmwf.int/en/newsletter/178/news/aifs-new-ecmwf-forecasting-system
ECMWF – Hybrid forecasting: nudging large scales from IFS deterministic into AIFS
https://www.ecmwf.int/en/newsletter/184/news/hybrid-forecasting-nudging-large-scales-ifs-deterministic-aifs
ECMWF – Página de datos y productos AIFS
https://www.ecmwf.int/en/forecasts/dataset/aifs-machine-learning-data
📊 Presentaciones y seminarios técnicos
4. UCAR/MMM Seminar – Sharanya Mujumdar: Tropical cyclone forecasting with AI (Junio 2025)
https://www.mmm.ucar.edu/sites/default/files/2025-05/Sharanya Mujumdar_6-12-25_MMM Seminar.pdf
ECMWF – Implementation of AIFS ENS v1
https://confluence.ecmwf.int/display/FCST/Implementation+of+AIFS+ENS+v1
📰 Noticias y artículos especializados
6. Tiempo.com – ECMWF lanza el primer modelo operativo basado en inteligencia artificial
https://www.tiempo.com/noticias/ciencia/ecmwf-lanza-el-primer-modelo-operativo-basado-en-inteligencia-artificial-y-revoluciona-el-pronostico-del-tiempo.html
Climate Science News – AI weather beats traditional forecasts, boosts accuracy
https://climatesciencenews.com/2025-03-30-ai-weather-beats-traditional-forecasts-boosts-accuracy.html
📚 Artículos científicos
8. ECMWF & Hugging Face – AIFS Single / ENS Model Cards
https://huggingface.co/ecmwf/aifs-single-1.0
https://huggingface.co/ecmwf/aifs-ens-1.0
Preprint – The Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS)
https://arxiv.org/abs/2406.01465 -
@Blito Recuerden que solo creo que sea mejor implantarlo para el tema de seguimiento de ciclones tropicales.
Es cierto que para pronóstico general el IFS es mejor por tener más resolución, pero para los ciclones sería una gran ayuda para mucha gente.Gracias. -
@Blito
Thank you.
The article #2 dated summer 2025 from ECMWF explains clearly that ECMWF get better results in tropical cyclone trajectories and wind forces forecast by developing an hybrid model which is not exactly AIFS.
They say:
“Recently, weather forecasting models based on machine learning (ML) have surpassed physics-based models in their ability to predict large-scale weather patterns. However, deterministic ML forecast models have a tendency to unrealistically damp small-scale features, which impairs their ability to represent extreme events. In addition, they are usually run at lower resolution than physics-based models. Here, we build a hybrid forecasting system by combining our physics-based numerical weather prediction (NWP) model, the Integrated Forecasting System (IFS), with the deterministic version of our ML model, the Artificial Intelligence Forecasting System – Single (AIFS Single). “ -
@idefix37 Me está diciendo que en un futuro próximo podríamos ver pronósticos de ciclones tropicales con la precisión de rumbo que da AIFS y la resolución/intensidad que da IFS, reduciendo tanto errores de desplazamiento como problemas de subestimación de vientos.
Seguro que sería lo ideal, pero hasta entonces, porque no usar AIFS y que cada uno decida.
Gracias por vuestro excelente trabajo. -
@Blito
No, I don’t tell you that in Windy “in the near future we might benefit from tropical cyclone forecasts with the track accuracy provided by AIFS and the resolution/intensity provided by IFS”.
I just point out that AIFS itself is not providing much better forecast for tropical cyclones.
I’m a Windy user. I’m not in the Windy team so I can’t promise anything. -
@Blito Si AIFS es mejor para trayectoria y rapidez e IFS mejor para intensidad, detalles físicos y alta resolución y el híbrido AIFS+IFS une lo mejor de los dos y es lo más prometedor en ambos aspectos, empecemos poniendo AIFS, después el híbrido cuando esté disponible.
Muchas gracias por su paciencia conmigo. Saludos.
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@Blito Muchas gracias por la aclaración. Saludos.
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@Blito Solo unos datos más para que Windy.com lo tenga en cuenta.
Ejemplo comparativo (Atlántico, 2024 – tormentas mayores)Métrica (Día 4) AIFS Single IFS HRES GFS FV3
Error medio de trayectoria ~175 km ~215 km ~240 km
Error medio de intensidad 11–12 hPa 13–14 hPa 15–17 hPa
Previsión de RI (>30 kt/24h) 62 % acierto 55 % 50 %
Tiempo de ejecución ~2–3 min 1–2 h 1–2 h
