El modelo incorpora datos satelitales y observaciones atmosféricas para ofrecer previsiones más detalladas
Google DeepMind desarrolló WeatherNext 3, un modelo de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial (IA) que busca mejorar la precisión y el nivel de detalle de los pronósticos. Presentada el 3 de septiembre, esta tecnología incorpora observaciones directas de la atmósfera, como imágenes satelitales y registros meteorológicos. Una de sus principales novedades es el aumento de la resolución, que pasa de 28 kilómetros a cinco kilómetros en algunas variables. Además, puede generar previsiones con una frecuencia de una hora, frente a las seis horas de modelos anteriores como GraphCast.
Datos reales para anticipar el clima
WeatherNext 3 utiliza aproximadamente 25 años de registros de radar de precipitación y entre 10 y 15 años de imágenes de satélites meteorológicos. Con esta información, el modelo aprende a relacionar las condiciones atmosféricas observadas con su evolución posterior. A diferencia de los métodos tradicionales, que recurren a simulaciones de ecuaciones físicas para proyectar el comportamiento de la atmósfera, esta herramienta aprende directamente de datos medidos. Según Google DeepMind, el sistema permite anticipar condiciones meteorológicas con uno o más días de antelación.
Mayor precisión en las previsiones de lluvia
Uno de los objetivos del modelo es mejorar los pronósticos de precipitación, especialmente en regiones donde las predicciones meteorológicas han presentado mayores dificultades. Los investigadores estiman que la precisión de estas previsiones podría aumentar hasta un 50 % frente a modelos anteriores en determinadas circunstancias. Sin embargo, esta cifra representa la mejora máxima esperada y no un promedio general. Además, los investigadores reconocen que todavía existen limitaciones para predecir episodios extremos, aunque consideran que los avances pueden contribuir al desarrollo de futuras herramientas para anticipar fenómenos meteorológicos severos.
Aplicaciones para prevenir inundaciones
Google DeepMind también colabora con un equipo de Google Research dedicado a las previsiones de inundaciones. Los datos de precipitación generados por WeatherNext 3 podrían ayudar a mejorar los modelos utilizados para anticipar estos eventos. En marzo, el equipo de Google Research presentó Groundsource, una metodología de inteligencia artificial que utiliza información pública para construir registros históricos de inundaciones repentinas y generar pronósticos de inundaciones urbanas con hasta 24 horas de anticipación.
Disponibilidad de WeatherNext 3
La tecnología está disponible para realizar consultas meteorológicas mediante el Buscador de Google, Google Maps y Gemini, sin un coste adicional por las consultas. Asimismo, investigadores y desarrolladores pueden acceder a los datos a través de Earth Engine y BigQuery, mientras que las instituciones y empresas pagan según el volumen de información que descargan. Con WeatherNext 3, Google busca avanzar hacia pronósticos meteorológicos más detallados y frecuentes. Aunque la predicción de fenómenos extremos continúa siendo un desafío, la incorporación de observaciones directas y el aprendizaje mediante inteligencia artificial abren nuevas posibilidades para mejorar la anticipación de cambios en las condiciones del tiempo.
