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Las consecuencias de una predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica eficiente van mucho m\u00e1s all\u00e1 de la planificaci\u00f3n de unas vacaciones. Disponer de datos precisos sobre un periodo de tiempo prolongado, m\u00e1s all\u00e1 de los tres d\u00edas que actualmente suponen las estimaciones m\u00e1s confiables, permitir\u00eda salvar vidas y evitar p\u00e9rdidas econ\u00f3micas que un estudio publicado en Comunicaciones de la naturaleza<\/i><\/a> cifra en 143.000 millones de d\u00f3lares anuales (131.565 millones de euros). Gigantes tecnol\u00f3gicos como Google o IBM, en colaboraci\u00f3n con la NASA, e instituciones de la UE y de otros continentes, se han sumado a los objetivos del plan de naciones unidas<\/a> para mejorar los sistemas de alerta temprana y desarrollar herramientas para aprovechar los avances de la inteligencia artificial con el fin de alcanzar una predicci\u00f3n confiable a medio y largo plazo. Entender el cielo es uno de los retos cient\u00edficos y tecnol\u00f3gicos de nuestro tiempo.<\/p>\n Tormentas, inundaciones, sequ\u00edas, olas de calor, huracanes y otros fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos suponen cada a\u00f1o miles de millones en costes que, en su mayor\u00eda (63%), se corresponden con la evaluaci\u00f3n de p\u00e9rdidas humanas, seg\u00fan el estudio de Naturaleza<\/i> liderado por investigadores de Nueva Zelanda. Entender estos eventos adversos y anticiparlos es fundamental y se ha convertido en un objetivo clave de la agenda tecnol\u00f3gica.<\/p>\n