Juan Carlos Vallejo 
WeatherNext 3 puede generar pronósticos meteorológicos globales cada hora y llegar a una resolución de hasta 5 kilómetros. Google DeepMind y Google Research presentaron el modelo el 3 de septiembre como su nueva generación de inteligencia artificial para predecir el clima.
La diferencia frente a WeatherNext 2 está en los datos que utiliza y en la frecuencia con la que actualiza sus predicciones. El nuevo sistema incorpora imágenes de satélites geoestacionarios en tiempo real, observaciones de estaciones meteorológicas y datos históricos para calcular cómo puede evolucionar la atmósfera.
¿Cómo funciona WeatherNext 3?
El modelo recibe información satelital actualizada cada hora y la combina con registros meteorológicos. Después procesa esos datos mediante una arquitectura de inteligencia artificial capaz de generar distintos tipos de pronósticos.
No se limita a calcular la temperatura. WeatherNext 3 puede producir información sobre humedad, viento, precipitación y otras variables atmosféricas. Para algunas variables de superficie trabaja con una resolución de 5 kilómetros, mientras que otras alcanzan 10 kilómetros y determinadas variables atmosféricas llegan a 25 kilómetros.
Según Google, esto representa una imagen meteorológica global unas cinco veces más detallada que la de WeatherNext 2, que trabajaba con una cuadrícula de 25 kilómetros y actualizaciones cada seis horas.
Otro cambio está en el entrenamiento. Los modelos anteriores dependían en buena medida de datos generados por sistemas numéricos de predicción meteorológica, que pueden tener varias horas de retraso.
WeatherNext 3 incorpora observaciones reales procedentes de satélites y estaciones meteorológicas. Esto permite que el modelo trabaje con condiciones más recientes, algo especialmente relevante para lluvias y tormentas que pueden cambiar rápidamente.
¿Qué tiene de diferente?
Uno de sus principales avances está en la predicción de precipitaciones. Google entrenó el sistema con datos del proyecto IMERG de la NASA y con un sistema propio de reanálisis de precipitaciones basado en radar satelital.
Las pruebas citadas por Google muestran mejoras de hasta 60 % frente a IMERG, 30 % frente a MRMS y 10 % frente a mediciones de pluviómetros para determinados plazos de predicción.
También incorpora variables pensadas para la generación de energía renovable. Puede calcular la velocidad del viento a 100 metros de altura, aproximadamente donde operan las turbinas eólicas, además de información sobre nubosidad y radiación solar.
Esto permite estimar mejor cuánta electricidad podrían producir instalaciones eólicas y solares y ayuda a planificar la operación de las redes eléctricas.
¿Cómo se puede usar?
Para una persona, la tecnología llegará a productos como la Búsqueda de Google, Gemini y Google Maps. El objetivo es ofrecer pronósticos más precisos para actividades cotidianas, viajes o desplazamientos.
Un desarrollador o una empresa puede ir más allá. Google ofrece los datos de WeatherNext 3 para integrarlos en flujos de trabajo mediante BigQuery, Earth Engine y Google Cloud Storage.
El modelo también puede resultar útil en sectores que dependen directamente del clima, como agricultura, aviación, energía y gestión de emergencias.
Google asegura que, al planificar con uno o más días de anticipación, los pronósticos de precipitación pueden ser hasta 50 % más precisos en determinadas regiones. Aun así, la compañía advierte que ningún sistema puede eliminar la incertidumbre propia de la atmósfera.
WeatherNext 3 no sustituye las alertas oficiales. Para fenómenos meteorológicos severos y avisos de seguridad, Google recomienda consultar a las autoridades y servicios meteorológicos locales.
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Redacción Teleprónter 
