Google presenta WeatherNext 2, su IA meteorológica

Google DeepMind y Google Research presentan WeatherNext 2, un modelo de inteligencia artificial que genera pronósticos del tiempo hasta 8 veces más rápido y con una resolución que llega a una predicción por hora.

El sistema no ofrece una sola versión del futuro. A partir de las mismas condiciones iniciales, puede generar cientos de escenarios meteorológicos posibles, incluidos los menos probables pero más importantes para prepararse, como lluvias extremas, olas de calor o cambios bruscos en el viento.

Del pronóstico único a cientos de posibilidades

La mayoría de las decisiones relacionadas con el clima no dependen solo de saber si mañana lloverá. Una aerolínea necesita valorar rutas alternativas, una empresa energética debe anticipar la producción de un parque eólico y una ciudad tiene que prepararse para distintos niveles de calor o inundación.

WeatherNext 2 está diseñado para trabajar con ese rango de posibilidades. Cada predicción tarda menos de un minuto en una sola unidad de procesamiento especializada, conocida como TPU. Google afirma que generar ese mismo volumen de escenarios con modelos meteorológicos basados en física podría tardar horas en un superordenador.

El modelo utiliza un enfoque llamado Functional Generative Network o FGN. En lugar de introducir variaciones al azar al final del proceso, incorpora ese ruido directamente en la arquitectura del modelo. Así busca producir escenarios diferentes, pero coherentes entre sí y físicamente realistas.

Más precisión en variables conectadas

WeatherNext 2 puede predecir elementos individuales del tiempo, como temperatura, humedad o velocidad del viento. Pero su utilidad está también en relacionarlos para representar sistemas completos.

Por ejemplo, no basta con estimar la temperatura de cada punto de una región. Para planificar una red eléctrica importa saber cómo se combinan temperatura, viento y humedad en toda el área y cómo esa combinación puede afectar al consumo o a la producción de energía.

Según las pruebas de Google, WeatherNext 2 supera a la generación anterior en el 99,9% de las variables y plazos de predicción evaluados, con horizontes de entre 0 y 15 días. La compañía presenta este resultado como una comparación de rendimiento, no como una garantía de acierto para cada pronóstico individual.

Google también ha utilizado esta tecnología en predicciones experimentales de ciclones, donde analizar varios escenarios puede ayudar a los organismos meteorológicos a tomar decisiones antes de que la trayectoria de una tormenta sea clara.

Dónde estará disponible

La compañía ya está sacando el modelo del entorno de investigación. Los datos de WeatherNext 2 llegan a:

• Google Earth Engine, para analizar información geoespacial y ambiental.
• BigQuery, para consultar datos meteorológicos a gran escala.
• Vertex AI, mediante un programa de acceso anticipado para que empresas creen inferencias personalizadas, es decir, ejecuten el modelo con sus propios flujos de trabajo.

Google también ha actualizado los pronósticos de Search, Gemini, Pixel Weather y la API meteorológica de Google Maps con tecnología de WeatherNext. En las próximas semanas, esta información comenzará a alimentar también las funciones meteorológicas de Google Maps.

Para ti, el cambio más visible será gradual: pronósticos más detallados y actualizados dentro de servicios que ya utilizas. El impacto más relevante, sin embargo, puede estar detrás de la pantalla, en decisiones sobre vuelos, energía, transporte, agricultura y emergencias.

El siguiente paso será comprobar cómo se comporta el sistema fuera de las demostraciones y en situaciones meteorológicas reales. Generar más escenarios no elimina la incertidumbre del tiempo, pero permite planificarla mejor, que es precisamente donde una previsión meteorológica puede marcar la diferencia.