Google DeepMind y Google Research presentaron WeatherNext 3, su nuevo modelo de inteligencia artificial para la predicción meteorológica global, capaz de generar pronósticos cada hora y con una resolución de hasta cinco kilómetros.
WeatherNext 3 aprende directamente de observaciones meteorológicas en tiempo real y utiliza datos satelitales para ofrecer predicciones más localizadas, informa Google. El modelo representa una evolución frente a WeatherNext 2, que trabajaba con una cuadrícula de 25 kilómetros y actualizaciones cada seis horas.
Una de las principales novedades del
modelo de IA WeatherNext 3 es su
capacidad para generar pronósticos horarios con diferentes niveles de resolución espacial, manteniendo información sobre fenómenos que van desde patrones globales de viento hasta condiciones relacionadas con la topografía de una determinada región.
El sistema puede representar variables como la temperatura y la humedad con una resolución de cinco kilómetros, mientras que otras condiciones de superficie alcanzan los 10 kilómetros. Para variables atmosféricas como la velocidad del viento, la resolución llega a los 25 kilómetros.
En términos generales, Google sostiene que el nuevo modelo proporciona una imagen meteorológica global aproximadamente cinco veces más detallada que su antecesor. Esta característica resulta especialmente relevante para áreas costeras, valles y cordilleras, donde la temperatura y la humedad pueden variar considerablemente en distancias reducidas.
Otro de los avances está relacionado con el uso de información satelital en tiempo real. A diferencia de varios modelos meteorológicos basados en inteligencia artificial que utilizan datos procedentes de sistemas numéricos de predicción, WeatherNext 3 incorpora observaciones recientes de satélites geoestacionarios para actualizar el estado de la atmósfera.
Esta capacidad permite elaborar un nuevo pronóstico cada hora y seguir con mayor rapidez la formación de tormentas, frentes meteorológicos y sistemas de precipitación. El modelo también utiliza observaciones procedentes de estaciones meteorológicas para incorporar características regionales y condiciones vinculadas con la topografía.
Google considera que esta tecnología puede tener especial impacto en regiones de América Latina, África y Asia-Pacífico, donde históricamente el acceso a pronósticos meteorológicos de alta resolución ha estado condicionado por los elevados costos de procesamiento de los modelos regionales tradicionales.
WeatherNext 3 también incorpora predicciones orientadas al sector de las energías renovables. Entre ellas se encuentran estimaciones de la velocidad del viento a una altura de 100 metros, cercana a la utilizada por las turbinas eólicas, así como información sobre cobertura de nubes y radiación solar.
Estos datos podrían ayudar a operadores eléctricos y desarrolladores de proyectos renovables a calcular con mayor precisión la producción de parques eólicos y plantas solares, facilitando la planificación de la oferta energética de acuerdo con la demanda.
El nuevo
modelo de IA también busca mejorar uno de los mayores desafíos de los sistemas meteorológicos: la predicción de las precipitaciones. Para su entrenamiento se utilizaron datos del sistema IMERG, vinculado a observaciones satelitales de la NASA, además de información global de precipitaciones obtenida mediante radar satelital.
De acuerdo con las evaluaciones presentadas, el modelo de inteligencia artificial consiguió mejoras en determinados indicadores utilizados para medir la precisión de las predicciones de lluvia. Google reportó avances de hasta 60 % frente a algunos valores de referencia basados en IMERG, además de mejoras frente a otros sistemas de medición utilizados para evaluar precipitaciones.
Google anunció además que comenzará a incorporar la información generada por WeatherNext 3 en servicios como la Búsqueda de Google, Gemini, Google Maps, Google Earth Engine y herramientas de Google Maps Platform. Los datos también estarán disponibles para investigadores, desarrolladores y empresas mediante servicios de Google Cloud.
Google indicó que la actualización permitirá mejorar especialmente las predicciones realizadas con uno o más días de anticipación. En determinados escenarios, los pronósticos de precipitación podrían alcanzar mejoras de hasta 50 %, principalmente en regiones donde las estimaciones meteorológicas han sido históricamente menos precisas.
Publicado: 3/9/2026