Google DeepMind y Google Research han presentado WeatherNext 3, un nuevo modelo de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial que utiliza observaciones satelitales en tiempo real. Según las evaluaciones independientes en directo de Brightband, el modelo es el sistema meteorológico mundial más avanzado y preciso desarrollado por Google hasta la fecha. A diferencia de los modelos basados en simulaciones físicas tradicionales, WeatherNext 3 combina datos de satélites geoestacionarios en directo con análisis históricos y actualiza las predicciones cada hora.
El modelo ofrece una resolución aproximadamente cinco veces mayor que la de WeatherNext 2. Algunas variables de superficie, como la temperatura y la humedad, se pronostican con una resolución de 5 kilómetros; otras variables de superficie, con una resolución de 10 kilómetros; y las variables atmosféricas, como la velocidad del viento, con una resolución de 25 kilómetros. WeatherNext 2 funcionaba en una cuadrícula de 25 kilómetros, con intervalos de seis horas. El nuevo sistema también tiene en cuenta la topografía local y pretende producir resultados más detallados para condiciones que cambian rápidamente, como la temperatura, la humedad, el viento y las precipitaciones.
WeatherNext 3 se está integrando en Google Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform y Google Cloud. De este modo, los usuarios podrán acceder a las predicciones a través de los servicios de Google, mientras que los desarrolladores y las instituciones podrán utilizar los datos en sus propios proyectos. Las predicciones de alta resolución del modelo podrían contribuir a extender las previsiones meteorológicas locales en América Latina, África y Asia-Pacífico, donde hasta ahora su disponibilidad había sido limitada debido a los elevados costes.
El sistema también ofrece variables específicas para la generación de energía renovable. Se proporcionan velocidades del viento a 100 metros de altura, cerca de la altura de las turbinas, así como predicciones de nubosidad y radiación solar de alta resolución para centrales solares. Estos datos pretenden ayudar a los operadores de redes eléctricas y a los desarrolladores energéticos a ajustar mejor la producción a la demanda de los consumidores.
En las predicciones de precipitaciones, el modelo utiliza los datos Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) basados en satélites de NASA y el reanálisis global de precipitaciones basado en radares satelitales. En las evaluaciones, se informó de una mejora de hasta el 60 % frente a IMERG, del 30 % frente a MRMS y del 10 % frente a los datos de pluviómetros en los intervalos de predicción temprana, en términos del Continuous Ranked Probability Score. Google señaló que, para recibir alertas oficiales, se debe recurrir a las instituciones meteorológicas locales.
Por qué es importante
Las predicciones que se actualizan cada hora y pueden distinguir áreas más pequeñas podrían facilitar el seguimiento local de unas condiciones meteorológicas que cambian rápidamente. La incorporación del modelo a servicios de Google de uso generalizado hace que los datos meteorológicos sean más accesibles para usuarios individuales, desarrolladores e instituciones, al sacarlos de sistemas utilizados únicamente por especialistas. Este acceso tiene una importancia adicional para América Latina, África y Asia-Pacífico, donde las predicciones locales detalladas han sido limitadas debido a los elevados costes. Las variables relacionadas con el viento, la nubosidad y la radiación solar pueden proporcionar a los operadores de redes eléctricas y a los desarrolladores datos más detallados para ajustar la generación de energía renovable a la demanda de los consumidores. No obstante, los resultados de rendimiento se basan en evaluaciones independientes en tiempo real y en criterios específicos; las instituciones meteorológicas locales siguen siendo las autoridades determinantes en las alertas meteorológicas oficiales.
Antecedentes
WeatherNext no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días publicamos 2 noticias en las que aparece este nombre; la más reciente está fechada el 4 de septiembre de 2026.