Google DeepMind ha presentado WeatherNext 2, un modelo de inteligencia artificial que representa un salto importante respecto a su antecesor, GenCast. Diseñado para ofrecer pronósticos meteorológicos más detallados, precisos y veloces, este sistema no solo mejora en términos técnicos, sino también marca la primera vez que Google permite que usuarios fuera de sus laboratorios de investigación accedan a estas capacidades.
WeatherNext 2 se ejecuta cuatro veces al día, generando pronósticos de seis horas en cada ejecución. Lo notable es que, gracias a su arquitectura optimizada y el uso de los chips TPU (Tensor Processing Unit) desarrollados por Google, puede generar cientos de escenarios meteorológicos posibles en menos de un minuto. Este nivel de eficiencia es muy superior al de los modelos tradicionales basados en simulaciones físicas, que requieren horas de procesamiento en superordenadores.
Velocidad y resolución: los pilares del avance
Una de las principales mejoras de WeatherNext 2 es su velocidad ocho veces mayor que la de GenCast. Esta aceleración no sacrifica la precisión, sino que permite realizar cálculos complejos en tiempos muy reducidos, lo que abre la puerta a aplicaciones en tiempo real, algo vital en situaciones como tormentas repentinas, olas de calor o cambios bruscos de temperatura.
El modelo también ofrece una resolución temporal de hasta una hora, lo que significa que puede predecir condiciones meteorológicas con un nivel de detalle poco habitual en sistemas similares. Esto no solo mejora la experiencia de los usuarios en servicios como Google Search o Pixel Weather, sino que puede ser clave para sectores como la agricultura, la logística o la energía, donde las decisiones se toman según proyecciones climáticas específicas.
Arquitectura FGN: un nuevo enfoque para entender el clima
En el corazón de WeatherNext 2 está una tecnología llamada Functional Generative Network (FGN). A diferencia de los modelos que simplemente intentan adivinar un único escenario futuro, FGN introduce una «perturbación estructurada» en los parámetros del modelo. Esto le permite generar múltiples futuros posibles y coherentes, algo que imita mejor el comportamiento real del clima, que no es determinista, sino probabilístico.
Este enfoque facilita una predicción más rica y completa. Por ejemplo, en lugar de decir que «probablemente lloverá a las 4 pm», el modelo puede ofrecer una gama de escenarios donde la lluvia podría ocurrir entre las 3:30 y las 5 pm, con diferentes intensidades y distribuciones geográficas, dependiendo de pequeñas variaciones en las condiciones iniciales.
De los marginales a las combinaciones complejas
Una de las habilidades más llamativas de WeatherNext 2 es su capacidad para aprender de lo que los meteorólogos llaman «marginals» y «joints». Los marginales son variables individuales como la temperatura o la velocidad del viento en un punto específico. Los joints, en cambio, son combinaciones complejas como la interacción entre viento y humedad en toda una región, que pueden determinar la aparición de un huracán o una ola de calor.
Aunque WeatherNext 2 se entrena solo con datos marginales, es capaz de predecir con alta fidelidad comportamientos conjuntos, algo que requiere una comprensión profunda de las interdependencias del sistema atmosférico. Esta capacidad lo convierte en una herramienta valiosa para anticipar eventos extremos que suelen surgir de la combinación de factores aparentemente independientes.
Disponibilidad y aplicaciones reales
Este modelo de IA ya está integrado en productos como Google Search, Gemini, Pixel Weather y Google Maps Platform. También se encuentra disponible para desarrolladores y científicos a través de plataformas como Earth Engine, BigQuery y Vertex AI en Google Cloud, aunque por ahora en fase de acceso temprano.
La posibilidad de acceder a este tipo de tecnología desde fuera del ámbito de investigación abre la puerta a su uso en una gran variedad de aplicaciones prácticas. Desde gobiernos que planifican respuestas ante desastres naturales hasta empresas de energía renovable que dependen de las condiciones del viento y el sol para su producción diaria, las posibilidades son amplias y relevantes.
El valor de predecir lo impredecible
El clima es uno de los sistemas más complejos y difíciles de anticipar. A menudo, basta con que una variable cambie ligeramente para alterar por completo el resultado. En este sentido, modelos como WeatherNext 2 no buscan una certeza absoluta, sino una representación fiel de la incertidumbre inherente al sistema climático. Al generar cientos de escenarios posibles, no solo informan, sino que ayudan a tomar decisiones más conscientes del riesgo.
Es como consultar varios mapas antes de emprender un viaje por carretera: conocer todos los caminos posibles, los atascos probables y los desvíos alternativos permite prepararse mejor. WeatherNext 2 actúa del mismo modo, pero con nubes, viento y temperatura.
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by Natalia Polo via WWWhat's new
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