que integra datos satelitales en tiempo real y mejora precisión global del clima.
EE.UU.- Google presentó WeatherNext 3, un modelo de inteligencia artificial meteorológica diseñado para mejorar la precisión de los pronósticos del clima a escala global. El sistema integra datos satelitales en tiempo real junto con observaciones históricas para generar predicciones más actualizadas y consistentes.
La empresa describe esta herramienta como su modelo más avanzado en meteorología. Además, ya se encuentra integrado en servicios como Search, Gemini, Google Maps, Maps Platform y Cloud, ampliando su alcance a millones de usuarios y empresas en todo el mundo.
Cómo funciona el modelo
El sistema genera pronósticos horarios con múltiples resoluciones espaciales, manteniendo coherencia física entre patrones atmosféricos globales y condiciones locales del terreno. La temperatura y la humedad en superficie se observan con una resolución de cinco kilómetros.
Otras variables superficiales operan a 10 kilómetros, mientras que datos atmosféricos como la velocidad del viento alcanzan los 25 kilómetros de resolución. Este esquema permite una representación más detallada del comportamiento climático en distintas regiones del planeta.
El modelo se diferencia de sistemas anteriores porque aprende directamente de observaciones reales. A diferencia de simulaciones numéricas tradicionales con retraso de varias horas, WeatherNext 3 incorpora mosaicos satelitales actualizados casi en tiempo real. Esto reduce sesgos en variables cambiantes como la lluvia y la temperatura superficial.
Precisión en lluvias y nieve
Uno de los mayores avances se concentra en la predicción de precipitaciones, uno de los desafíos más complejos de la meteorología moderna. Google utilizó fuentes de alta calidad como IMERG de la NASA y un reanálisis global propio basado en radar satelital.
Este enfoque permite mejorar el rendimiento del modelo en fenómenos de formación rápida. La empresa destacó que los nuevos niveles de resolución ofrecen pronósticos más detallados y frecuentes, especialmente en áreas con alta variabilidad climática.
Impacto global y energía renovable
Google sostiene que WeatherNext 3 puede beneficiar especialmente a regiones de América Latina, África y Asia-Pacífico. En estas zonas, el acceso a supercomputación ha sido históricamente limitado para generar pronósticos de alta resolución.
El sistema también incorpora variables clave para la energía renovable. Incluye la velocidad del viento a 100 metros de altura, cobertura nubosa y radiación solar. Estos datos permiten mejorar la planificación de sistemas eólicos y solares con mayor precisión operativa.
Limitaciones y advertencias
Pese a los avances, la compañía reconoce que los pronósticos meteorológicos siguen siendo aproximaciones. Por ello, recomienda consultar siempre las agencias meteorológicas oficiales para alertas y avisos de seguridad pública.
Google también señala que fenómenos como lluvias intensas o nieve continúan siendo difíciles de predecir debido a su naturaleza rápida y localizada. Aun así, WeatherNext 3 representa un avance significativo en la modelización climática basada en inteligencia artificial.
Fuente: Infobae
