Google actualiza su predictor meteorológico: la nueva IA anticipa el tiempo ocho veces más rápido y con mayor precisión

La predicción meteorológica está abandonando progresivamente la dependencia exclusiva de los superordenadores tradicionales para volverse más eficiente gracias a la inteligencia artificial. Google DeepMind y Google Research han presentado oficialmente WeatherNext 2, la segunda generación de su modelo de pronóstico, diseñado para ofrecer una resolución temporal de hasta una hora y reducir drásticamente los tiempos de cálculo necesarios para anticipar el estado de la atmósfera.

La principal promesa de este sistema está en su capacidad para generar escenarios múltiples en tiempo récord. Según los datos técnicos revelados, el modelo puede procesar una predicción en menos de un minuto utilizando un único chip TPU, una tarea que a los modelos basados en física convencional les llevaría horas de computación intensiva. Esta velocidad permite crear cientos de escenarios posibles simultáneamente, facilitando la detección de probabilidades ante eventos extremos o "casos límite".

Desde el punto de vista técnico, WeatherNext 2 emplea una arquitectura conocida como Red Generativa Funcional (FGN). Este enfoque inyecta variaciones controladas en el espacio de la función para mantener la coherencia física de las predicciones mientras simula la volatilidad del clima. Los resultados mostrados indican que este método supera a la versión anterior en el 99,9% de las variables métricas, como temperatura, viento y humedad, en rangos de hasta 15 días.

Del laboratorio a la aplicación del tiempo de tu móvil

A diferencia de otros avances teóricos que tardan años en llegar al usuario final, Google ha integrado esta tecnología de inmediato en su ecosistema de productos. Las mejoras de WeatherNext 2 ya están operativas y alimentan los datos que se muestran en el Buscador, en las consultas al asistente Gemini y en la aplicación del tiempo de los Pixel. Además, la compañía ha confirmado que en las próximas semanas esta tecnología será la encargada de potenciar la información climática dentro de Google Maps.

Por otro lado, el despliegue también apunta al sector profesional y de investigación. Los datos generados por este nuevo modelo se han puesto a disposición de desarrolladores y científicos a través de plataformas como Earth Engine y BigQuery. Asimismo, se ha habilitado un programa de acceso anticipado en Vertex AI para aquellas organizaciones que necesiten realizar inferencias personalizadas basadas en esta nueva arquitectura de predicción.

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