Google ha revelado su nuevo sistema de inteligencia artificial para el clima, denominado WeatherNext 3. Este modelo incorpora información satelital en tiempo real, genera predicciones y amplía la resolución hasta cinco kilómetros para anticipar con mayor exactitud lluvias, variaciones locales de temperatura y factores clave para la energía eólica y solar.
Uno de los aspectos más destacados de esta IA es su capacidad para abordar la precipitación, considerada una de las áreas más complejas en la meteorología.
Según la compañía, el nuevo sistema ya está disponible en Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform y Cloud.
¿Cómo opera la nueva IA meteorológica de Google?
El modelo produce pronósticos cada hora con diversas resoluciones espaciales y mantiene, de acuerdo con Google, coherencia física entre los patrones atmosféricos globales y las características locales del terreno.
La temperatura y humedad superficiales pueden visualizarse con una resolución de cinco kilómetros; otras variables de superficie, con diez kilómetros; y variables atmosféricas como la velocidad del viento, con 25 kilómetros.
Este esquema representa una imagen meteorológica global cinco veces más nítida que la de WeatherNext 2, que operaba sobre una cuadrícula de 25 kilómetros con intervalos de seis horas. La empresa atribuye esa mejora a la combinación de observaciones históricas con mosaicos satelitales geoestacionarios en tiempo real.
El cambio técnico más relevante, según detalló el equipo de desarrollo, es que el modelo aprende directamente de observaciones del mundo real.
La mayoría de los sistemas meteorológicos basados en IA, incluido su predecesor, se entrenaban con datos de modelos numéricos de predicción del tiempo —simulaciones físicas ejecutadas en supercomputadoras que presentan un retraso de seis horas en sus datos.
Para Google, ese desfase introduce sesgos en variables que cambian rápidamente, como la lluvia o la temperatura superficial. Al incorporar observaciones satelitales recientes, WeatherNext 3 puede generar un nuevo pronóstico cada hora con datos atmosféricos más actualizados.
La empresa afirmó que esa capacidad es crucial cuando tormentas, frentes o sistemas de precipitación se forman de manera repentina.
¿En qué se destaca esta IA de Google?
La compañía también señaló que algunas variables, como la temperatura y la humedad, pueden cambiar drásticamente en apenas unos kilómetros.
Esa diferencia es especialmente significativa en áreas cercanas a costas, valles o cordilleras, donde los modelos tradicionales suelen perder detalle al trabajar con representaciones atmosféricas menos precisas.
Para corregir ese problema, WeatherNext 3 se entrenó directamente con datos de observación dispersos de estaciones meteorológicas. Según el blog oficial, esto permite construir pronósticos globales en una cuadrícula de cinco kilómetros que incorporan mejor la topografía y otras particularidades regionales.
Google sostuvo que ese avance puede tener especial impacto en regiones de América Latina, África y Asia-Pacífico, donde los altos costos de supercomputación han limitado históricamente la disponibilidad de pronósticos regionales de alta resolución.
La empresa plantea que el modelo puede acercar previsiones más localizadas a miles de millones de personas y a negocios que operan en esas zonas.
El sistema también incluye variables diseñadas para la producción de energía limpia. Entre ellas figuran pronósticos de velocidad del viento a 100 metros —una altura próxima a la de las turbinas—, además de cobertura nubosa y niveles de radiación solar en alta resolución para estimar la luz que llegará al suelo.
Precisión en pronósticos de lluvia y nieve
En el caso de la lluvia y la nieve, Google reconoció que los modelos globales suelen fallar porque estos fenómenos nacen de procesos nubosos muy rápidos y a escalas pequeñas.
Para entrenar mejor esa capacidad, WeatherNext 3 utilizó dos fuentes de precipitación de alta calidad: el sistema IMERG de la NASA y un reanálisis global propio basado en radar satelital.
La compañía presentó el nuevo modelo como su sistema meteorológico de IA más avanzado y preciso hasta ahora, una afirmación que atribuyó a evaluaciones en tiempo real realizadas por Brightband.
Al mismo tiempo, recordó que los pronósticos oficiales, las alertas meteorológicas graves y los avisos de seguridad pública deben consultarse en las agencias meteorológicas locales o en los servicios meteorológicos nacionales.
Fuente: Infobae