Durante los últimos años, la predicción del clima entró en una etapa de cambios acelerados. La combinación de enormes volúmenes de datos satelitales, sensores distribuidos y poder de cómputo especializado abrió la puerta a una nueva generación de modelos meteorológicos basados en inteligencia artificial.
En ese escenario aparece WeatherNext 2, el sistema desarrollado por Google DeepMind y Google Research que marca un avance significativo en velocidad, alcance y capacidad de análisis probabilístico.
La actualización llega en un momento en el que tanto gobiernos como empresas demandan herramientas más precisas para anticipar eventos extremos, planificar el uso de energía, proteger cultivos y gestionar infraestructuras sensibles. El clima dejó de ser una variable estática para convertirse en un componente clave de la toma de decisiones diaria, y los modelos tradicionales ya no alcanzan para cubrir todas las necesidades operativas. Es ahí donde la IA comienza a ocupar un rol estratégico.
WeatherNext 2 funciona sobre una arquitectura denominada Functional Generative Network, un enfoque que permite generar múltiples escenarios posibles a partir de un mismo estado inicial. Este mecanismo no solo calcula el pronóstico más probable sino también alternativas menos frecuentes que pueden resultar críticas para sectores sensibles.
En la práctica, el modelo produce cientos de simulaciones con variaciones de temperatura, viento, humedad y presión, lo que ayuda a entender la amplitud de condiciones que podrían presentarse durante las siguientes horas o días.
La mejora en rendimiento es otro de los puntos centrales. Según datos técnicos del proyecto, WeatherNext 2 produce pronósticos hasta ocho veces más rápido que su versión anterior y extiende su horizonte de predicción hasta los quince días. A esto se suma una resolución temporal de una hora, un salto relevante para aplicaciones que dependen de actualizaciones finas, como la planificación de vuelos, la gestión energética o la logística urbana.
El sistema ya se está integrando a varios productos de Google. Los pronósticos generados por WeatherNext 2 aparecen en Google Search, en la aplicación de clima de los teléfonos Pixel y en las consultas realizadas a través de Gemini. Además, la compañía habilitó acceso a los datos desde las herramientas de Google Cloud, como Earth Engine, BigQuery y un programa de acceso anticipado en Vertex AI. Esto abre la posibilidad de que organizaciones y desarrolladores utilicen el modelo para sus propios flujos de trabajo.
Otro aspecto destacado es la amplitud del dataset. WeatherNext 2 trabaja con información global en una resolución aproximada de 0.25 grados, lo que permite cubrir variables clave en prácticamente cualquier punto del mapa. Temperatura, viento, humedad, presión y precipitación forman parte de los conjuntos disponibles para análisis, simulaciones o integraciones con sistemas de monitoreo existentes.
El avance no implica que la meteorología tradicional pierda relevancia. Los modelos numéricos físicos continúan siendo esenciales para describir procesos atmosféricos a gran escala. Sin embargo, la IA aporta una capa adicional que acelera cómputos, ofrece escenarios múltiples y permite actualizar predicciones con una frecuencia superior a la que se consigue con los enfoques clásicos. Para los especialistas, la convivencia entre ambos mundos marca el futuro inmediato del pronóstico.
Con WeatherNext 2, Google refuerza la tendencia global hacia modelos híbridos capaces de combinar datos, simulaciones y redes generativas. A medida que estas herramientas se integren en plataformas abiertas y productos de consumo masivo, el impacto alcanzará tanto a instituciones que dependen del clima para operar como a usuarios que solo buscan saber qué condiciones enfrentará su ciudad en las próximas horas. En un contexto de variabilidad climática creciente, esa información puede hacer una diferencia significativa.