WeatherNext 3 es el nuevo modelo de inteligencia artificial con el que Google quiere cambiar por completo la manera en que se predice el clima. La compañía lo ha presentado oficialmente a través de su blog como la tercera generación de su sistema de predicción meteorológica, y llega con mejoras notables en resolución, frecuencia de actualización y uso de datos en tiempo real. Ya está operativo, además, y sus pronósticos se están integrando en productos muy conocidos como el Buscador, Gemini, Google Maps y Google Cloud.
El salto respecto a las versiones anteriores es evidente. Los modelos tradicionales trabajan con descripciones del estado atmosférico que se actualizan cada seis horas, mientras que WeatherNext 3 genera un pronóstico cada hora. Eso permite reaccionar mucho más rápido ante fenómenos que cambian deprisa, como tormentas o frentes de lluvia. Y hay algo inédito: por primera vez el sistema utiliza imágenes de satélite en vivo, un detalle que mejora bastante la precisión cuando el tiempo da un giro brusco.
Más detalle en cada rincón del mapa
Uno de los cambios más llamativos tiene que ver con la resolución. Para temperatura y humedad, el modelo pasa a trabajar con una cuadrícula de 5 kilómetros, frente a los 25 kilómetros de la versión previa. Traducido a algo práctico, significa predicciones mucho más detalladas en zonas concretas como valles de montaña, áreas costeras o núcleos urbanos, donde el tiempo puede variar en distancias muy cortas.
La lluvia es otro punto fuerte. Según los datos publicados, el nuevo modelo anticipa con mayor acierto la intensidad y la ubicación de las precipitaciones, algo clave para la gestión de emergencias y para planificar cualquier actividad al aire libre. En paralelo, Google avanza en el proyecto Groundsource, que emplea inteligencia artificial para afinar las predicciones de inundaciones entrenando el sistema con 2,6 millones de eventos históricos.
Link affiliatoEnergías limpias y regiones olvidadas
El potencial va más allá del día a día. WeatherNext 3 es capaz de predecir la velocidad del viento a la altura de los aerogeneradores, la radiación solar y la cobertura de nubes, datos esenciales para exprimir la producción eólica y fotovoltaica. Los operadores de plantas solares y parques eólicos pueden así planificar mejor y ajustar sus operaciones según lo que se espera.
Google también ha señalado que América Latina, África y Asia-Pacífico serían las regiones más beneficiadas, porque ahí no existen modelos regionales de alta resolución como los de Norteamérica o Europa. El sistema puede cubrir ese hueco para millones de personas.
Aun así, los responsables piden prudencia. El equipo advierte que es un sistema experimental y que las comparaciones se hicieron solo durante seis semanas, así que conviene leer los resultados con cautela. Los estudios del Instituto de Tecnología de Karlsruhe apuntan que la predicción meteorológica por IA todavía flaquea en eventos extremos con valores récord frente a los modelos físicos. Y aunque se hable de mejoras de hasta un 60%, esas cifras solo valen para los primeros periodos de pronóstico. En huracanes, por ejemplo, el avance respecto a WeatherNext 2 es pequeño, por lo que las alertas oficiales de servicios como la AEMET en España deben seguir siendo la referencia para la población.
Fuente
Imagen: androidayuda.com
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