Puntos clave:
• El nuevo modelo de Google es ocho veces más rápido que su predecesor
• Ofrece pronósticos horarios con hasta 15 días de anticipación
• Ya está integrado en Google Search, Gemini y Pixel Weather
Google DeepMind y Google Research presentaron el WeatherNext 2 el 17 de noviembre, un avanzado modelo de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial que promete transformar la forma en que entendemos el clima. La nueva tecnología ofrece predicciones ocho veces más rápidas que la versión anterior y con una resolución de una hora, algo que antes requería supercomputadoras y mucho más tiempo de cálculo.
Gracias a su eficiencia, el modelo puede generar cientos de escenarios climáticos en menos de un minuto utilizando un solo chip de procesamiento, permitiendo pronósticos más rápidos y detallados.
Cómo mejora WeatherNext 2 las predicciones del clima
Este nuevo modelo supera a su antecesor en el 99,9% de las variables meteorológicas, incluyendo temperatura, viento y humedad, para períodos de hasta 15 días.
Además, ya alimenta las predicciones meteorológicas en Google Search, Gemini, Pixel Weather y la API del Google Maps Platform, y se espera su integración con Google Maps en las próximas semanas.
Una de las mejoras más llamativas es su capacidad para predecir trayectorias de tormentas tropicales con hasta tres días de anticipación, un día más que la versión anterior.
Según el investigador de IA Akib Uddin, las predicciones horarias son especialmente valiosas para sectores como el energético y el transporte, donde conocer variaciones mínimas del clima marca la diferencia.
“Las previsiones más detalladas ayudan a las empresas a tomar decisiones más precisas”, explicó Uddin a Bloomberg.
La tecnología detrás del avance
El salto tecnológico del WeatherNext 2 se debe al uso de una Red Generativa Funcional, un método que permite entrenar la IA con variables meteorológicas individuales, como temperatura o velocidad del viento, y combinar esos conocimientos para predecir sistemas complejos, como olas de calor regionales o patrones de viento.
Esta técnica hace que el modelo sea más eficiente, necesite menos datos y tiempo de cálculo, pero mantenga una precisión sobresaliente. Para los usuarios comunes, esto se traduce en información meteorológica más confiable y actualizada, accesible directamente desde las herramientas de Google que ya utilizan en su día a día.
Limitaciones y competencia en el sector
Pese a sus avances, los investigadores reconocen que aún existen desafíos.
Ferran Alet, científico de investigación en DeepMind, comentó que el modelo presenta dificultades para predecir eventos climáticos extremos, como lluvias torrenciales y nevadas, debido a vacíos en los datos de entrenamiento. El equipo ya trabaja en mejorar estos aspectos para futuras versiones.
WeatherNext 2 ya está disponible para empresas e investigadores a través de Google Cloud Vertex AI, BigQuery y Earth Engine. Con este modelo, Google se posiciona en un terreno cada vez más competitivo junto a NVIDIA, Microsoft, AccuWeather y Huawei, compañías que también apuestan por la inteligencia artificial para revolucionar la meteorología.
