Tegucigalpa – La tecnología WeatherNext 2 de Google DeepMind busca mejorar la predicción de fenómenos meteorológicos extremos y generar escenarios sobre la trayectoria, intensidad, tamaño y estructura de los ciclones tropicales.
Google DeepMind presentó WeatherNext 2, un nuevo sistema de inteligencia artificial diseñado para mejorar los pronósticos meteorológicos y anticipar la posible evolución de fenómenos extremos, incluidos los huracanes.
De acuerdo con la compañía, el modelo puede proyectar distintos escenarios sobre la formación, trayectoria, intensidad, estructura y tamaño de los ciclones tropicales con hasta 15 días de anticipación.
La tecnología analiza múltiples variables atmosféricas, entre ellas el viento, la humedad, las precipitaciones y la presión, para generar diferentes posibilidades sobre la evolución del tiempo. Google asegura que WeatherNext 2 supera a su generación anterior en el 99.9 % de las variables y plazos de pronóstico evaluados.
Uno de los principales avances de WeatherNext 2 es su velocidad de procesamiento. Según Google DeepMind, el sistema es hasta ocho veces más rápido que modelos anteriores, lo que permite evaluar una mayor cantidad de escenarios meteorológicos.
Esta capacidad podría ser especialmente útil para identificar fenómenos extremos que, aunque tengan una probabilidad relativamente baja de ocurrir, podrían provocar graves consecuencias.
La tecnología ya tuvo aplicaciones durante la temporada de huracanes de 2025. Una versión anterior del sistema fue utilizada en pronósticos relacionados con el huracán Melissa, que posteriormente impactó Jamaica como un ciclón de categoría 5.
Investigaciones posteriores también apuntaron a que el modelo puede aportar aproximadamente un día adicional de precisión útil frente a sistemas anteriores en determinados pronósticos relacionados con ciclones.
Aunque la posibilidad de anticipar escenarios hasta con 15 días de anticipación representa un avance importante, Google aclara que esto no significa que sea posible conocer con exactitud, dos semanas antes, el lugar y momento en que un huracán tocará tierra.
Los pronósticos a largo plazo son probabilísticos y su nivel de incertidumbre aumenta conforme se amplía el período de predicción.
WeatherNext 2 también está siendo incorporado a productos y servicios meteorológicos de Google, mientras que algunas de sus capacidades están disponibles para investigadores y organizaciones mediante plataformas como BigQuery y Earth Engine.
La compañía señala que las predicciones experimentales no sustituyen las alertas ni los pronósticos oficiales emitidos por los organismos meteorológicos.
Con herramientas de este tipo, la inteligencia artificial busca convertirse en un aliado para mejorar la preparación ante fenómenos meteorológicos extremos y ampliar el tiempo disponible para tomar decisiones de prevención y respuesta.
