Google DeepMind presentó WeatherNext 3, una nueva generación de su tecnología de inteligencia artificial para la predicción meteorológica. El modelo busca ofrecer pronósticos más detallados y frecuentes mediante el procesamiento directo de observaciones satelitales y otros datos atmosféricos.
La principal novedad está en la frecuencia y resolución de sus predicciones. WeatherNext 3 puede generar pronósticos cada hora y alcanzar una resolución espacial de hasta 5 kilómetros para variables como temperatura y humedad. Google asegura que esto representa un mapa meteorológico global aproximadamente cinco veces más detallado que el ofrecido por WeatherNext 2.
El modelo incorpora datos satelitales en tiempo real
Una de las modificaciones más importantes está en la forma en que WeatherNext 3 recibe información. El sistema utiliza directamente imágenes provenientes de satélites geoestacionarios, además de datos de estaciones meteorológicas y otros registros utilizados para representar las condiciones atmosféricas.
Este enfoque permite actualizar el modelo cada hora y responder con mayor rapidez ante fenómenos que pueden cambiar en periodos cortos, como lluvias intensas o nevadas. La resolución llega a 5 kilómetros para temperatura y humedad, mientras que otras variables de superficie pueden alcanzar los 10 kilómetros.
El sistema también funciona como un modelo de conjunto, una metodología que genera múltiples escenarios posibles para representar la incertidumbre inherente a cualquier pronóstico meteorológico. Según la documentación técnica de Google, WeatherNext 3 puede producir predicciones de hasta 15 días.
Google apuesta por pronósticos más precisos
La compañía sostiene que WeatherNext 3 mejora especialmente la predicción de precipitaciones. Google afirma que, para pronósticos realizados con al menos un día de anticipación, la precisión de las predicciones de precipitación puede aumentar hasta 50 %.
El avance también resulta relevante en regiones donde existen menos estaciones meteorológicas terrestres. Al incorporar observaciones satelitales directamente, el modelo puede obtener información adicional sobre zonas con una cobertura limitada de sensores.
Aun así, la inteligencia artificial no elimina los métodos tradicionales. Los sistemas meteorológicos convencionales utilizan supercomputadoras para resolver ecuaciones físicas que describen el comportamiento de la atmósfera. Google reconoce que ambos enfoques pueden complementarse, ya que cada uno presenta ventajas diferentes.
WeatherNext 3 llegará a varios servicios de Google
El nuevo modelo comenzó a incorporarse desde este 3 de septiembre en productos como Google Search, Google Maps y Gemini. También estará disponible mediante herramientas orientadas a desarrolladores y empresas, entre ellas la API Weather de Google Maps Platform y Google Earth Engine.
Con WeatherNext 3 de Google DeepMind, Google busca llevar una predicción meteorológica más frecuente y localizada directamente a sus servicios digitales. El objetivo es que esa información pueda utilizarse tanto para decisiones cotidianas como para aplicaciones empresariales relacionadas con el clima y la generación de energía renovable.
Con información de Infobae / Redacción Noti AI
No dejes de leer: Nueva York restringirá el uso de inteligencia artificial en la educación primaria y secundaria
Síguenos en nuestras redes sociales