Duración
11 meses
Fecha de Inicio
09-10-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
1410 €
El Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial de Academia IA es un programa de formación de nivel experto diseñado para científicos del clima, meteorólogos, oceanógrafos, físicos atmosféricos, ingenieros ambientales, investigadores de centros de modelado y profesionales de organismos públicos e internacionales que quieren dominar la aplicación del deep learning y el machine learning al modelado climático de última generación: desde la implementación de los modelos de predicción meteorológica y climática más avanzados —GraphCast, FourCastNet, Pangu-Weather, NeuralGCM— hasta el diseño de arquitecturas híbridas que combinan la física de la atmósfera con las redes neuronales, el downscaling estadístico y dinámico con IA para la generación de proyecciones climáticas regionales de alta resolución, la detección de patrones de variabilidad climática y señales de cambio climático en grandes conjuntos de datos de reanalysis, y la cuantificación y comunicación de la incertidumbre de las proyecciones de los modelos de IA climáticos a audiencias científicas, de política pública y de gestión del riesgo.
A lo largo del máster trabajarás con los datasets de referencia del campo —ERA5, CMIP6, CORDEX, PRISM, datos de satélites Sentinel y MODIS—, herramientas de procesamiento de datos climáticos masivos con xarray, Dask y zarr en entornos de HPC y cloud científico —AWS, Google Cloud, el ECMWF ECTF y el Copernicus Climate Data Store—, frameworks de deep learning aplicados al modelado climático con PyTorch y JAX, arquitecturas especializadas —Vision Transformers para datos de rejilla, Graph Neural Networks para el modelado de teleconexiones atmosféricas, Diffusion Models para la generación de escenarios climáticos—, y las herramientas de cuantificación de incertidumbre —conformal prediction, deep ensembles, Bayesian neural networks— que los estándares científicos del campo exigen para la comunicación de proyecciones climáticas con IA.
El modelado climático está atravesando la transformación más profunda de su historia desde la introducción de los métodos numéricos en los años sesenta. Los modelos de IA han demostrado en los últimos tres años ser capaces de generar predicciones meteorológicas de diez días con una precisión comparable o superior a los mejores modelos numéricos de predicción del tiempo en una fracción del tiempo de cómputo —GraphCast de Google DeepMind tardó sesenta segundos en generar una predicción global de diez días que un modelo numérico de referencia habría tardado horas—. Pero las implicaciones de la IA para el modelado climático van mucho más allá de la predicción meteorológica: los modelos de IA están siendo usados para emular los submodelos de parametrización física más costosos computacionalmente de los modelos climáticos globales, para generar el downscaling de proyecciones climáticas de baja resolución a la escala regional que las decisiones de adaptación requieren, para detectar en los datos de observación señales de cambio climático que los métodos estadísticos convencionales no pueden resolver, y para generar conjuntos de escenarios climáticos que cuantifican la incertidumbre de las proyecciones de forma más eficiente que los ensembles de modelos numéricos convencionales.
El máster existe para que los científicos del clima y los profesionales del campo del modelado que ya operan con los modelos y los datos del estado del arte puedan incorporar la IA a su práctica investigadora y operativa con la profundidad técnica necesaria para producir resultados científicamente rigurosos: entendiendo la arquitectura de los modelos que usan, evaluando críticamente sus limitaciones, cuantificando su incertidumbre con los métodos correctos y comunicando sus resultados a las audiencias que toman las decisiones de adaptación y mitigación que el cambio climático exige.
El Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial te prepara para ser el investigador o profesional de referencia en la intersección de la ciencia del clima y la inteligencia artificial: capaz de diseñar, implementar, evaluar y publicar modelos de IA climáticos de nivel investigación en los entornos de HPC y cloud que el campo requiere, con el rigor metodológico que los estándares de la comunidad científica climática exigen.
Desarrollarás la capacidad de implementar y evaluar los modelos de IA climáticos de referencia del campo: la instalación, el fine-tuning y la evaluación de GraphCast, FourCastNet y Pangu-Weather sobre dominios y periodos de validación propios, el análisis comparativo de su rendimiento frente a los modelos de predicción numérica de referencia —ECMWF HRES, GFS— en métricas estándar del campo —RMSE de temperatura y geopotencial en múltiples niveles de presión, Score de Anomalía de Correlación—, y la identificación de los dominios y escalas temporales donde los modelos de IA superan y donde son inferiores a los modelos físicos, diseñar modelos híbridos físico-IA de nivel investigación: la implementación de arquitecturas de redes neuronales que aprenden las parametrizaciones de procesos subgrid —convección, nubes, turbulencia de la capa límite— a partir de datos de modelos de alta resolución o de observaciones, la integración de esas parametrizaciones aprendidas en un solver de ecuaciones de dinámica atmosférica, y la evaluación de la estabilidad, la conservación de propiedades físicas y el rendimiento climático de los modelos híbridos resultantes, realizar downscaling estadístico con deep learning.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al máster desde cualquier lugar y aplica tus modelos climáticos con IA a proyectos reales.
Dominarás GraphCast, FourCastNet y los modelos de IA climáticos más avanzados del campo.
Trabajarás con ERA5, CMIP6 y datos de reanalysis globales en entornos de HPC y cloud científico.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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El Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial te posiciona en la frontera más activa de la investigación climática actual: el espacio donde la demanda de talento que combina expertise en ciencia del clima con competencia técnica en deep learning supera ampliamente la oferta disponible en todos los países con programas activos de modelado climático, y donde los proyectos de mayor impacto científico y de mayor visibilidad institucional están siendo liderados por los investigadores que dominan exactamente esa intersección.
Aceleración dramática del ciclo de investigación en modelado climático: La implementación de los modelos de IA climáticos más avanzados del estado del arte requería hasta hace tres años un equipo de ingenieros de ML de nivel investigación, capacidades de cómputo de supercomputador y meses de trabajo. Las herramientas, los modelos preentrenados y los frameworks que el máster enseña a usar han democratizado ese acceso: un investigador individual con acceso a cloud GPU puede hoy reproducir, adaptar y extender modelos de la calidad de GraphCast en el plazo de semanas. Esa democratización está acelerando el ciclo de investigación en modelado climático a una velocidad sin precedentes, y los investigadores que dominan estas herramientas son los que están publicando en las revistas de mayor impacto del campo —Nature, Science, Nature Climate Change, Geophysical Research Letters— con una frecuencia que no era posible con los métodos convencionales.
Impacto directo en la calidad de las proyecciones climáticas para la toma de decisiones de adaptación: Las decisiones de adaptación al cambio climático —dónde construir infraestructuras resilientes, cómo rediseñar los sistemas de gestión del agua para un régimen de precipitaciones diferente, qué cultivos sustituir en qué regiones y en qué décadas— requieren proyecciones climáticas de alta resolución regional que los modelos climáticos globales del CMIP6 no pueden proporcionar directamente. El downscaling con IA es la tecnología que cierra esa brecha, y los investigadores que dominan las técnicas avanzadas de downscaling estadístico con deep learning son los que están produciendo las proyecciones de mayor utilidad práctica para los tomadores de decisiones de adaptación, con el mayor impacto en las políticas climáticas reales.
Acceso a la red de investigadores más activos de la IA climática global: El campo de la IA para el modelado climático es una comunidad científica globalmente conectada de tamaño relativamente pequeño —los grupos más activos son los del ECMWF, Google DeepMind, NVIDIA Earth-2, NCAR, el Instituto de Ciencias Climáticas del MIT, el grupo de Schneider en Caltech y los grupos europeos del EERIE y WeatherBench— donde las colaboraciones entre investigadores producen la mayoría de los avances más significativos. El Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial de Academia IA está diseñado como punto de entrada a esa red, con un equipo docente con conexiones activas en los principales centros de investigación y un programa de Proyecto Final orientado a la publicación y la presentación en conferencias internacionales de referencia del campo.
La ciencia del clima se enfrenta a una paradoja que la IA está comenzando a resolver: las preguntas más urgentes sobre el cambio climático requieren proyecciones de mayor resolución espacial, mayor resolución temporal y mayor alcance de escenarios que los modelos climáticos numéricos convencionales pueden proporcionar con los recursos de cómputo disponibles. Un modelo climático global de alta resolución como el ICON-NWP del DWD alemán o el modelo IFS del ECMWF requiere miles de procesadores durante días para producir una sola proyección de cien años a resolución global de cincuenta kilómetros. La demanda de los planificadores de adaptación climática es proyecciones a resolución de diez kilómetros o menos, en docenas de escenarios de emisiones diferentes, actualizadas con la frecuencia que permite incorporar las últimas observaciones. Esa demanda es físicamente imposible de satisfacer con los modelos numéricos convencionales: la IA es la única tecnología que puede hacerlo.
El WeatherBench 2 como el benchmark que está redefiniendo el estándar del campo: La publicación del benchmark WeatherBench 2 por el equipo de Google DeepMind en 2023 estableció el marco de evaluación más exigente y más ampliamente adoptado de la historia del modelado meteorológico con IA: la comparación sistemática de los modelos de IA —GraphCast, Pangu-Weather, FourCastNet, SFNO— con el modelo de referencia del ECMWF en más de setecientas variables y niveles. Los resultados han demostrado que los modelos de IA superan al ECMWF HRES —el mejor modelo numérico de predicción del tiempo del mundo durante décadas— en la mayoría de las variables y horizontes de predicción de hasta diez días. El máster te enseña a reproducir, entender e interpretar esos resultados con el rigor metodológico que el campo científico del modelado climático requiere.
La parametrización de procesos subgrid con IA como el desafío más importante del modelado climático de la próxima década: Los modelos climáticos globales de resolución estándar —cien a doscientos cincuenta kilómetros de resolución de rejilla— no pueden resolver explícitamente los procesos físicos que determinan en gran medida la respuesta climática al forzamiento de gases de efecto invernadero: la convección profunda, la formación de nubes, la turbulencia de la capa límite planetaria, los procesos de mezcla oceánica. Esos procesos son representados por parametrizaciones —ecuaciones semi-empíricas que intentan capturar el efecto estadístico de los procesos subgrid sobre los procesos resueltos— que constituyen la mayor fuente de incertidumbre entre los distintos modelos del CMIP6. La sustitución de esas parametrizaciones por modelos de IA entrenados sobre simulaciones de alta resolución —Large Eddy Simulations, Convection Permitting Models— es el proyecto de investigación de mayor ambición del campo actual, y el máster te enseña las técnicas de implementación, integración y evaluación de esas parametrizaciones neuronales que los grupos más avanzados del campo están desarrollando.
El plan de estudio del Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial está organizado en una progresión que va desde la ingeniería de datos climáticos masivos hasta las arquitecturas de deep learning más sofisticadas del campo, con una orientación constante hacia la aplicación en investigación de nivel publicable.
La primera fase cubre los fundamentos del entorno técnico: la arquitectura de datos climáticos de rejilla con xarray y CF conventions, el procesamiento paralelo de grandes volúmenes de datos climáticos con Dask y zarr, el acceso a los principales repositorios de datos climáticos —Copernicus CDS, ECMWF Open Data, PANGAEA, ESGF— y la configuración de entornos de GPU en la nube para el entrenamiento de modelos climáticos. Incluye un laboratorio de construcción del pipeline de datos completo para ERA5 en un dominio regional de interés del alumno.
La segunda fase, modelos de IA para la predicción meteorológica, cubre la arquitectura e implementación de los modelos de referencia del campo: la arquitectura de Graph Neural Networks esféricas de GraphCast, el transformer de FourCastNet, el modelo de difusión de Pangu-Weather, y el modelo híbrido NeuralGCM. La tercera fase cubre los modelos híbridos físico-IA: la arquitectura de los emuladores de parametrización, el diseño del interface entre el solver de dinámica atmosférica y la red neuronal, y la evaluación de la estabilidad y la conservación de propiedades físicas.
La cuarta fase trabaja el downscaling estadístico con deep learning: modelos de superresolución para variables climáticas, corrección de sesgo con redes neuronales, y aplicación a las proyecciones del CMIP6 para escenarios SSP. La quinta fase cubre la detección de variabilidad y atribución climática: autoencoders para la detección de modos de variabilidad, Graph Neural Networks para teleconexiones, y métodos de atribución de eventos extremos. La sexta fase aborda la cuantificación de incertidumbre y la comunicación científica: conformal prediction, deep ensembles y la elaboración de informes de proyecciones climáticas con IA para audiencias de política pública. El máster culmina con el Proyecto Final.
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El Proyecto Final del Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial consiste en el desarrollo de un trabajo de investigación de nivel publicable que aplica las técnicas de IA aprendidas durante el máster a una pregunta científica original en el campo del modelado climático, con la metodología, los datos, los resultados y la discusión documentados en el formato de un artículo científico de la disciplina.
El proyecto incluye la definición de la pregunta de investigación: el alumno formula una pregunta científica original en el campo del modelado climático con IA —la evaluación de una arquitectura de IA específica para la predicción de un tipo de evento extremo, el diseño de un método de downscaling con IA para una región y una variable de interés, la detección de una señal de cambio climático en un conjunto de datos de observación con métodos de IA no supervisada—, justificando su relevancia científica en el contexto de la literatura más reciente del campo, el diseño experimental: la selección y el procesamiento de los datos de reanalysis, simulación o observación relevantes para la pregunta, el diseño de los experimentos de entrenamiento y validación con las métricas de evaluación estándar del campo, y el análisis de los supuestos metodológicos y sus implicaciones para la interpretabilidad de los resultados, la implementación y evaluación del modelo: el código completo del pipeline de datos, el entrenamiento del modelo y la evaluación de los resultados, con documentación de las decisiones de diseño, los experimentos de ablación que justifican las elecciones arquitectónicas, y la comparación con los baselines de referencia del campo, la cuantificación de la incertidumbre: la implementación de al menos uno de los métodos de cuantificación de incertidumbre cubiertos en el máster, con el análisis e interpretación de la estructura de incertidumbre de los resultados, la redacción del artículo científico: el draft completo del artículo en el formato estándar de la disciplina —Abstract, Introduction, Data & Methods, Results, Discussion, Conclusions— con las figuras de publicación y las tablas de resultados, y la presentación final: la defensa del Proyecto Final ante el grupo del máster y el equipo docente en el formato de una presentación de conferencia científica internacional —quince minutos de presentación más diez de preguntas—, con el objetivo de que el alumno tenga al finalizar el máster un trabajo listo para ser enviado a una revista científica de impacto del campo.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Es la pregunta que más debate está generando en la comunidad científica del modelado climático y meteorológico, y el Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial de Academia IA la aborda con el rigor y la honestidad que el estado actual de la evidencia permite. La respuesta más precisa es: para la predicción meteorológica global en el rango de uno a diez días, los mejores modelos de IA ya superan a los mejores modelos numéricos en la mayoría de las variables de troposfera libre evaluadas en el WeatherBench 2. Sin embargo, los modelos de IA tienen limitaciones importantes que los modelos numéricos no tienen: no conservan masa, energía ni momento por construcción, tienen un rendimiento más variable en la representación de los extremos de la distribución —los eventos más raros y más intensos—, y no pueden generar proyecciones climáticas a largo plazo de forma autónoma porque fueron entrenados sobre la distribución climática histórica y no tienen el conocimiento causal de los procesos físicos necesario para extrapolar a condiciones climáticas sin precedente. La arquitectura más prometedora del campo es la híbrida: modelos que combinan un solver de dinámica atmosférica física con parametrizaciones aprendidas por IA, capturando las ventajas de ambos enfoques.
El Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial de Academia IA está diseñado para ser completable con acceso a GPU cloud de coste moderado —entre cincuenta y ciento cincuenta euros al mes en plataformas como Google Cloud, AWS o Lambda Labs durante la fase de entrenamiento intensivo—, sin necesidad de acceso a supercomputadores o a clústeres de HPC institucionales. Los ejercicios de los primeros módulos usan datos de dominio regional y ventanas temporales cortas que se pueden procesar en CPUs estándar o en la tier gratuita de Google Colab. Los módulos de implementación de los modelos de referencia —GraphCast, FourCastNet— usan checkpoints preentrenados que el alumno adapta con fine-tuning en dominios reducidos, sin necesidad de reproducir el entrenamiento completo desde cero —que requeriría cientos de GPUs durante semanas. El Proyecto Final está dimensionado para ser completable en un volumen de cómputo cloud de entre cien y trescientos euros en total, con el asesoramiento del equipo docente para optimizar el uso de los recursos disponibles.
Sí, y es precisamente el perfil para el que el Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial de Academia IA está diseñado como primera opción. La combinación de expertise profundo en la física del sistema climático con las competencias de deep learning que el máster enseña es exactamente el perfil de mayor demanda y menor disponibilidad en el mercado de la IA climática: los grupos de investigación más activos del campo —Google DeepMind Climate, NVIDIA Earth-2, el grupo Schneider en Caltech— buscan activamente investigadores que entiendan tanto la física como el ML, porque los errores más frecuentes y más costosos en el diseño de modelos de IA climáticos son cometidos por equipos que dominan el ML pero no la física —generando modelos que producen predicciones físicamente inconsistentes o que no conservan las propiedades que la dinámica atmosférica exige. El máster incluye un módulo de nivelación de deep learning para físicos y meteorólogos que parte de la base matemática que un científico del clima ya domina —álgebra lineal, cálculo diferencial, métodos numéricos— para construir la intuición sobre las redes neuronales de la forma más eficiente posible.
Es una de las preguntas metodológicas más activas del campo, y el Máster en Modelado Climático con Inteligencia Artificial de Academia IA le dedica un módulo completo por su centralidad para la credibilidad científica de las proyecciones climáticas con IA. Los ensembles del CMIP6 cuantifican la incertidumbre de las proyecciones climáticas a través de tres fuentes distintas: la variabilidad interna del sistema climático —capturada corriendo el mismo modelo con condiciones iniciales ligeramente perturbadas—, la incertidumbre del escenario de emisiones —capturada con distintos SSPs— y la incertidumbre del modelo —capturada con distintos modelos físicos del multimodelo CMIP6. Los métodos de cuantificación de incertidumbre de los modelos de IA —deep ensembles, conformal prediction, Bayesian neural networks— cuantifican principalmente la incertidumbre epistémica del propio modelo de IA y la incertidumbre aleatoria de la predicción, pero no tienen un equivalente directo a la incertidumbre de modelo del CMIP6 a menos que se construyan ensembles de modelos de IA con distintas arquitecturas y datos de entrenamiento. El máster te enseña a diseñar estrategias de cuantificación de incertidumbre para modelos de IA climáticos que son metodológicamente comparables con los estándares del campo y que responden a las preguntas que los usuarios de las proyecciones climáticas —organismos de adaptación, reaseguradoras, planificadores de infraestructuras— realmente necesitan que se respondan.
