Síguenos en redes sociales:

WeatherNext2: la IA de Google que revoluciona la predicción del tiempo

El nuevo modelo meteorológico genera pronósticos ocho veces más rápidos y ofrece datos más precisos sobre temperatura, viento y humedad

WeatherNext2: la IA de Google que revoluciona la predicción del tiempoGoogle

Las aplicaciones meteorológicas se han vuelto indispensables en nuestro día a día. Consultamos el móvil para saber si lloverá, nevará, habrá viento fuerte o si una ola de calor podrá alterar nuestros planes. BBC Weather, Met Office, Apple Weather, The Weather Channel o AccuWeather son algunas de las apps más populares, pero Google está a punto de mover de nuevo el tablero. Su nueva tecnología, WeatherNext2, supone una importante revolución al ofrecer previsiones más rápidas, precisas y útilesgracias a la inteligencia artificial (IA).

En menos de un minuto

WeatherNext2 es el resultado del trabajo conjunto entre Google DeepMind y Google Research. Su mayor novedad es la velocidad y es que, mientras los modelos tradicionales basados en física requieren horas de cálculo en superordenadores, WeatherNext2 genera pronósticos en menos de un minuto utilizando un único chip TPU -un circuito integrado de aplicación específica (ASIC) diseñado por Google para redes neuronales-. Esto permite crear cientos de escenarios simultáneos, algo clave para anticipar fenómenos extremos o cambios bruscos del clima.

Además de una mayor rapidez, Google afirma que este nuevo modelo también presenta mejoras en la predicción de temperatura, viento o humedad. Además, se actualiza cada hora, lo que permite detectar antes los cambios atmosféricos.

Un teléfono móvil con el buscador de Google en la pantalla.

Imitación del caos del clima

El corazón de WeatherNext2 es un enfoque de modelado completamente nuevo: la Red Generativa Funcional (Functional Generative Network, FGN). A diferencia de los modelos clásicos, que se basan en ecuaciones físicas para describir la atmósfera, este sistema introduce pequeñas variaciones aleatorias dentro del propio modelo.

Esta estrategia permite replicar mejor cómo interactúan variables como la temperatura, la presión, la humedad y el viento. Gracias a ello, WeatherNext2 puede identificar con mayor precisión fenómenos extremos y prever su trayectoria con hasta tres días de margen adicional.

Un motor más rápido y útil

Así, WeatherNext2 no se limita a producir una única previsión, sino que puede generar múltiples simulaciones a partir de un solo punto de partida. Esto ayuda a anticipar casos límite, a calcular probabilidades y a preparar respuestas ante eventos extremos. De esta forma, la predicción deja de ser una foto estática y se convierte en una secuencia dinámica consultable casi en tiempo real.

Integración total en el ecosistema Google

A diferencia de otras innovaciones que tardan años en llegar al usuario final, WeatherNext2 ya está funcionando dentro de los servicios principales de Google. Sus mejoras alimentan Google Search, Gemini, la app Pixel Weather y Google Maps Platform (a través de la API del Tiempo). En las próximas semanas, también impulsará las previsiones directamente en Google Maps, una mejora especialmente útil para rutas, movilidad y planificación.

Retos pendientes

Aunque el sistema de WeatherNext2 es muy avanzado, no es infalible. Investigaciones recientes muestran que los modelos puramente neuronales pueden fallar con más frecuencia ante eventos meteorológicos extremadamente raros o inéditos.

Así, Google reconoce que los enfoques tradicionales basados en física siguen siendo esenciales, especialmente en situaciones críticas. Además, todavía se mantienen los desafíos en la predicción de lluvia y nieve debido a la complejidad y discontinuidad de los datos de entrenamiento.

Por ello, la competencia de WeatherNext2 con modelos como GraphCast (DeepMind), el Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo o las soluciones de Nvidia es intensa. Sin embargo, Google marca ahora un hito con este nuevo modelo y es el importante logro de obtener predicciones más rápidas, detalladas y accesibles para todos.