Google presentó la nueva IA para el pronóstico del tiempo: WeatherNext 3 tiene una precisión "altísima"
El nuevo sistema, permitirá anticiparse con mucha mayor precisión a las lluvias y a los fenómenos meteorológicos extremos.
El nuevo sistema, permitirá anticiparse con mucha mayor precisión a las lluvias y a los fenómenos meteorológicos extremos.
Google presentó la nueva que permite un pronóstico del tiempo con mayor precisión.
Google DeepMind presentó WeatherNext 3, un nuevo modelo de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial que busca mejorar la precisión de los pronósticos mediante la incorporación directa de observaciones de la atmósfera. El sistema utiliza información de satélites, estaciones meteorológicas y radares de precipitación.
La herramienta fue presentada el 3 de septiembre y representa una evolución respecto de modelos anteriores desarrollados por Google, como GraphCast. Una de sus principales novedades es la capacidad de trabajar con una mayor resolución y actualizar las previsiones con una frecuencia superior.
Mientras modelos anteriores utilizaban una resolución cercana a los 28 kilómetros, WeatherNext 3 puede alcanzar los cinco kilómetros para determinadas variables. De esta manera, el sistema puede generar previsiones sobre cuadrículas de hasta cinco por cinco kilómetros.
Otra diferencia está relacionada con la frecuencia de actualización. El modelo puede generar nuevos pronósticos cada una hora, frente a las seis horas que utilizaban sistemas anteriores. Esto permite seguir con mayor detalle los cambios que atraviesa la atmósfera.
El funcionamiento también incorpora una diferencia en el tipo de información utilizada. Los modelos meteorológicos tradicionales parten de una estimación del estado actual de la atmósfera y aplican ecuaciones físicas para proyectar su evolución.
WeatherNext 3 suma a ese proceso mediciones directas, entre ellas imágenes satelitales. El objetivo es que la inteligencia artificial pueda establecer relaciones entre las condiciones observadas en un determinado momento y la evolución posterior de la atmósfera.
Para entrenar el sistema se utilizaron aproximadamente 25 años de registros de radares de precipitación y entre 10 y 15 años de imágenes obtenidas por satélites meteorológicos que permanecen sobre una misma región y permiten observar de manera continua los cambios atmosféricos.
El SMN pronosticó un exceso de lluvias entre octubre, noviembre y diciembre.
La inteligencia artificial analiza esos registros para reconocer patrones y determinar cómo pueden evolucionar las condiciones meteorológicas. Entre otras posibilidades, puede estudiar el movimiento de las nubes y relacionarlo con la probabilidad de precipitaciones.
Según Google, WeatherNext 3 puede realizar pronósticos con uno o varios días de anticipación y ofrece mejoras especialmente importantes en la estimación de las precipitaciones.
La compañía calcula que, en determinadas circunstancias, la precisión puede aumentar hasta un 50% frente a modelos anteriores. Sin embargo, ese porcentaje representa el máximo de mejora esperado y no un promedio general, ya que los resultados pueden variar de acuerdo con las condiciones meteorológicas y la región analizada.
Uno de los principales desafíos continúa siendo la predicción de los fenómenos meteorológicos extremos. Google todavía no realizó una evaluación específica del comportamiento de WeatherNext 3 frente a episodios como las danas, por lo que no existe una estimación concreta sobre su capacidad para anticiparlos.
El desarrollo forma parte de una estrategia más amplia de Google para utilizar inteligencia artificial en la prevención de riesgos asociados al clima. Un equipo de Google Research trabaja, en paralelo, en modelos destinados a anticipar inundaciones y utiliza los pronósticos de precipitación generados por WeatherNext 3 para mejorar sus resultados.
El Niño podría extender las lluvias y aumentar el riesgo de crecidas en el Litoral hasta los primeros meses de 2027.
En marzo, ese grupo presentó Groundsource, una metodología basada en inteligencia artificial que utiliza información pública para construir registros históricos de inundaciones repentinas y generar previsiones de inundaciones urbanas con hasta 24 horas de anticipación.
WeatherNext 3 está disponible para realizar consultas meteorológicas a través del Buscador de Google, Google Maps y Gemini, sin un costo adicional para los usuarios.
En tanto, investigadores y desarrolladores pueden acceder a los datos mediante Earth Engine y BigQuery. Para instituciones y empresas, el servicio tiene un costo asociado al volumen de información descargada.
El precio puede aumentar cuando se solicitan una mayor cantidad de variables, más resolución o los 64 escenarios posibles que puede generar el modelo. Google también aclaró que los datos personales de los usuarios no se utilizan para entrenar WeatherNext 3.
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Fuente: LM Neuquén
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