La IA de Google DeepMind empieza a predecir huracanes peligrosos con un día de antelación

Los especialistas de Google DeepMind y Google Research han desarrollado WeatherNext, un modelo de IA capaz de predecir con precisión la evolución de los ciclones tropicales, de media, un día antes que los modelos tradicionales. Según ixbt.com, esta tecnología incluso sorprendió a los meteorólogos: sus pronósticos a tres días muestran una precisión equivalente a la de los análisis convencionales a dos días. Así lo informa Ixbt.com que lo comunica.

Las capacidades de este nuevo desarrollo quedaron claramente demostradas con el huracán «Melissa», ocurrido en octubre de 2025. Cinco días antes de que la tormenta tocara tierra, el sistema WeatherNext predijo con una probabilidad del 80 % que se dirigiría hacia Jamaica y que se intensificaría hasta alcanzar el nivel máximo, la categoría 5. Finalmente, el desastre natural azotó la región con graves inundaciones y deslizamientos de tierra. Una advertencia tan precisa y anticipada ofreció a los servicios responsables más tiempo para evacuar a la población, crear reservas y movilizar los recursos necesarios.

Características de la tecnología

Predecir simultáneamente la trayectoria y la intensidad de los ciclones tropicales se considera una de las tareas más complejas de la meteorología. Mientras que la trayectoria depende de procesos globales, como los frentes atmosféricos y los vientos, la fuerza de un huracán se basa en las condiciones locales del océano y la atmósfera. Los modelos de IA anteriores ofrecían buenos resultados al determinar la trayectoria, pero tenían dificultades para predecir la intensidad.

El modelo WeatherNext no se entrenó únicamente con datos limitados sobre ciclones, sino también con un enorme conjunto de observaciones meteorológicas convencionales. Este enfoque permitió al sistema predecir simultáneamente el tiempo general y estudiar la evolución de los ciclones tropicales. Lo que más sorprendió a los investigadores fue que el modelo obtuvo excelentes resultados utilizando datos atmosféricos de una resolución relativamente baja, a diferencia de los sistemas tradicionales.

Creación de escenarios y previsiones futuras

Además, WeatherNext genera cientos o incluso miles de escenarios posibles sobre la evolución de una tormenta, en lugar de ofrecer un único pronóstico fijo. Este enfoque tiene en cuenta que pequeñas variaciones iniciales pueden conducir a resultados completamente distintos con el paso del tiempo. En este marco, el modelo generó 50 escenarios para una sola tormenta el año pasado, mientras que ahora esa cifra ha aumentado a 1000. Según los especialistas, obtener tantas variantes mediante modelos numéricos tradicionales sería muy difícil con los recursos de cálculo disponibles.

El Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos subraya que la IA no sustituirá por completo a los especialistas, sino que solo es una herramienta de apoyo. Al mismo tiempo, Google DeepMind publicó en acceso abierto el código fuente inicial de los modelos WeatherNext utilizados para los pronósticos estacionales de huracanes. Se espera que esto permita a otros científicos estudiar los secretos de la gran precisión del sistema y comprender mejor los patrones de la atmósfera.