Google presentó WeatherNext 3, la última versión de su modelo de inteligencia artificial para pronosticar el clima, desarrollado por los equipos de Google DeepMind y Google Research. La cifra que más llama la atención es clara: la predicción de lluvia mejoró un 60% frente a la versión anterior. A continuación repasamos cómo funciona este sistema, qué lo hace más preciso que los modelos oficiales de meteorología y por qué en las próximas semanas podría aparecer en herramientas que millones de personas usan a diario, desde el buscador hasta el mapa del teléfono.

Aprender patrones en lugar de simular la física

A diferencia de los modelos tradicionales, que resuelven paso a paso las ecuaciones físicas que describen la atmósfera, WeatherNext 3 fue entrenado para reconocer patrones a partir de enormes volúmenes de datos históricos y observaciones satelitales. Ferran Alet, científico de DeepMind, explicó que el aprendizaje automático apunta a resolver un problema distinto al de la meteorología clásica: aproximar una física ruidosa a partir de información incompleta, en vez de simularla con precisión absoluta. El nuevo modelo cuenta con 2,4 veces más parámetros que su predecesor y trabaja con una resolución de 5 kilómetros en variables clave, frente a los 15-25 kilómetros de la versión previa. Además, ahora entrega pronósticos cada hora, en lugar de cada seis horas como era habitual, lo que permite anticipar cambios de corto plazo con mayor detalle.

Más certero que los organismos oficiales

En las pruebas del Operational WeatherBench, una herramienta independiente desarrollada por la startup Brightband para comparar modelos de pronóstico entre sí, WeatherNext 3 quedó por delante del Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos y del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio, dos referentes históricos del rubro. También superó a otros modelos de inteligencia artificial de la competencia, como el WeatherMesh 6 de la startup WindBorne, mientras que gigantes como Microsoft y Nvidia continúan desarrollando sus propias apuestas de pronóstico climático basado en aprendizaje profundo.

De los laboratorios a las apps que usamos todos los días

Google planea integrar WeatherNext 3 en el buscador, en Google Maps y en el asistente Gemini, además de dejarlo disponible para investigadores y desarrolladores a través de su plataforma en la nube. Samier Merchant, ingeniero senior de Google, señaló que es la primera vez que estas variables climáticas alimentarán directamente buena parte de los productos de la compañía, en lugar de quedar confinadas a un entorno de investigación. El cambio no es menor: pasar de pronósticos genéricos a datos con mayor resolución y frecuencia puede mejorar desde una alerta de lluvia en el teléfono hasta el cálculo de rutas de transporte o la planificación de cultivos agrícolas, donde cada hora de anticipación tiene un valor concreto.

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Fuente: TechCrunch.