El nuevo modelo de IA de Google pronostica el clima con resolución de 5 km

Google DeepMind y Google Research lanzaron un nuevo modelo de IA para pronóstico del clima llamado WeatherNext 3, que, según la compañía, observa la atmósfera con mayor claridad y predice su comportamiento con más frecuencia que antes. Google dice que el modelo comenzará a alimentar información meteorológica en Search, Google Maps y Gemini, y también estará disponible para usuarios e investigadores en las plataformas de nube de Google. “Esta va a ser la primera vez que algunas de las variables centrales alimenten y potencien muchos de los productos de Google”, dijo a TechCrunch Samier Merchant, ingeniero sénior de personal en Google.

WeatherNext 3 ya ha demostrado ser el modelo más preciso entre los principales competidores en Operational WeatherBench, una herramienta creada por la startup Brightband para comparar pronósticos de IA en métricas como temperatura, velocidad del viento y humedad, superando a modelos de aprendizaje profundo construidos por Google, Microsoft, Nvidia y el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF), así como a los pronósticos tradicionales del Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos y del ECMWF.

El nuevo modelo aborda tres debilidades clave que han limitado hasta ahora el pronóstico meteorológico basado en IA: puede predecir variables clave con una resolución de 5 kilómetros, frente al área más amplia de entre 15 y 25 kilómetros típica de los modelos anteriores; sus evaluaciones de lluvia mejoraron un 60% respecto a WeatherNext 2; y genera pronósticos por hora en lugar de la predicción estándar cada seis horas. WeatherNext 3 también es 2.4 veces más grande que su predecesor en número de parámetros, y los investigadores lo entrenaron para dirigir sus pronósticos a estaciones meteorológicas específicas, algo útil tanto para predicciones más granulares como para evaluar el modelo frente a datos reales de referencia.

El modelo puede pronosticar con más frecuencia en parte porque incorpora datos satelitales meteorológicos recopilados en tiempo real cada hora, en lugar de depender únicamente de los conjuntos de datos procesados que producen las agencias meteorológicas gubernamentales. Google dice que WeatherNext 3 es el “primer” modelo de IA en incorporar directamente observaciones sin procesar para un pronóstico global de alta resolución, aunque la startup de meteorología con IA WindBorne dice que su propio modelo, WeatherMesh 6, viene incorporando observaciones sin procesar de su flota de globos meteorológicos y otras fuentes desde finales de 2025. Google respondió que sus propios pronósticos tienen mayor resolución a nivel global; ambos modelos aún dependen en cierta medida de conjuntos de datos meteorológicos nacionales.

Los pronósticos de IA más rápidos y económicos también prometen ser más relevantes justo donde los datos meteorológicos precisos históricamente han sido difíciles de conseguir: Ferran Alet, gerente de científicos investigadores de planta en DeepMind, dijo que pronósticos de mayor resolución sobre viento, lluvia y cobertura de nubes podrían hacer más confiables los proyectos de energía renovable, y mejores pronósticos ya se han señalado como una forma de mejorar los rendimientos agrícolas en países en desarrollo que carecen de sensores y supercomputadoras costosos.

Por qué importa

La mejora muestra qué tan rápido la IA está reemplazando la supercomputación basada en física en el pronóstico del clima, y como las ganancias provienen de cómputo más barato en lugar de redes de sensores costosas, podrían importar más en las regiones más pobres y con pocos sensores, donde los pronósticos precisos han sido más difíciles de obtener.