Google publicó la 3. versión de su modelo de AI meteorológica WeatherNext. La principal novedad de la actualización fue la incorporación directa al modelo de algunos datos meteorológicos satelitales. De este modo, se redujo el desfase entre las condiciones actuales y la nueva previsión, mientras que la frecuencia de las previsiones pasó de cada seis horas a cada hora.
La mayoría de los modelos de AI meteorológica se basan en «reanálisis» que combinan datos procedentes de distintas fuentes en una única imagen atmosférica global. WeatherNext 3, además de este enfoque, también utiliza datos satelitales sin procesar. Se aumentó la resolución espacial del modelo, se amplió el modelo de aprendizaje automático y se modificaron algunos procesos para limitar la carga computacional. También se añadió un modelo independiente entrenado con previsiones de precipitación basadas en satélites, con lo que comenzaron a ofrecerse múltiples previsiones de precipitación.
Al calcular la temperatura de la superficie y el punto de rocío en un punto determinado, el modelo tiene en cuenta si la ubicación es tierra o mar, así como la elevación de la superficie. El equipo señala que el uso de esta información junto con datos históricos de estaciones meteorológicas mejora las previsiones.
Según el white paper, WeatherNext 3 aumentó aproximadamente un 5 % la precisión de las condiciones de la atmósfera superior frente a WeatherNext 2; esto equivale a un periodo de previsiones precisas aproximadamente seis horas más largo. Para ubicaciones concretas, la precisión del cálculo de la temperatura de la superficie aumentó hasta un 30 %. En estas métricas, el modelo también superó en general al modelo de AI del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF).
No obstante, se indicó que obtuvo peores resultados en las previsiones de las primeras seis horas para algunas variables y que en algunos mapas se observaron formas hexagonales con aspecto de cuadrícula. WeatherNext 3 se convirtió en la fuente de la información de previsiones de Google Search, Gemini y Maps.
Por qué es importante
La combinación de las observaciones satelitales con datos sin procesar puede afectar al seguimiento de situaciones que cambian rápidamente, al reducir en las previsiones meteorológicas la diferencia temporal entre las condiciones actuales y los resultados del modelo. Las actualizaciones por hora significan que quienes utilizan la información de las previsiones a través de Google Search, Gemini y Maps tienen acceso a datos renovados con mayor frecuencia. No obstante, la mejora del rendimiento no se extiende a todas las métricas; el deterioro de los resultados de las primeras seis horas para algunas variables y las formas con aspecto de cuadrícula observadas en ciertos mapas indican que los resultados no pueden considerarse más fiables en todas las condiciones. Aunque la comparación con el modelo de inteligencia artificial de ECMWF es positiva, la cuestión abierta es en qué condiciones de uso se mantiene la superioridad de WeatherNext 3 en distintas variables y en qué medida las limitaciones afectan a las previsiones ofrecidas a los usuarios.
Antecedentes
Google no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días hemos publicado 28 noticias en las que aparece este nombre; la más reciente está fechada el 9 de septiembre de 2026.