- WeatherNext 2 usa una Red Generativa Funcional para crear escenarios coherentes y realistas del clima.
- Genera cientos de pronósticos en menos de un minuto con una sola TPU, con resolución horaria.
- Mejora la precisión en el 99,9% de variables entre 0 y 15 días y ya se integra en Search, Gemini y Pixel.
- Datos disponibles en Earth Engine y BigQuery y acceso anticipado en Vertex AI para modelos personalizados.
Si eres de quienes miran el parte antes de salir de casa, sabrás que las apps del tiempo son ya casi tan imprescindibles como el propio móvil. Entre las más populares se cuelan BBC Weather, Met Office, Apple Weather, The Weather Channel o AccuWeather, todas muy solventes para planificar el día a día. Ahora bien, lo que viene con el nuevo modelo de Google promete subir el listón: WeatherNext 2 llega con la idea de acelerar, afinar y hacer mucho más útiles los pronósticos que consultamos a todas horas.
Fruto del trabajo conjunto de Google DeepMind y Google Research, este sistema de IA apunta a generar pronósticos ocho veces más rápido que los enfoques tradicionales, con una resolución temporal de hasta una hora y la capacidad de simular cientos de escenarios a partir de un único punto de partida. Ese salto ya se nota en productos que usas a diario, porque las previsiones en la Búsqueda, Google Gemini, Pixel Weather y la API de Google Maps Platform se han actualizado para aprovechar la nueva tecnología, con más novedades en camino para Google Maps.
Qué es WeatherNext 2 y por qué todo el mundo habla de él
WeatherNext 2 es la segunda iteración del sistema de predicción meteorológica basado en IA de Google. A diferencia de un modelo determinista clásico, este enfoque se centra en generar múltiples escenarios plausibles que respetan la física del sistema atmosférico. Con un único estado inicial del tiempo, es capaz de producir en menos de un minuto un abanico de resultados que ayuda a anticipar tanto el comportamiento más probable como los casos extremos de baja probabilidad, clave para la gestión del riesgo.
El cambio es importante también en lo operativo: en lugar de depender de cálculos que se ejecutan durante horas en supercomputadoras con modelos numéricos, WeatherNext 2 corre sus inferencias en una TPU (Tensor Processing Unit) y obtiene cientos de pronósticos en tiempo récord. Esa eficiencia no es cosmética: significa decisiones más rápidas cuando hay que actuar con premura, por ejemplo ante tormentas severas o vientos que afecten a infraestructura crítica.
Cómo funciona: la Red Generativa Funcional que hay tras el modelo
El corazón técnico del sistema se llama Red Generativa Funcional (Functional Generative Network, FGN). Esta arquitectura “inyecta ruido” de manera controlada directamente en el espacio funcional del modelo, lo que ayuda a que las simulaciones mantengan coherencia física e interdependencia entre variables. En la práctica, en lugar de fijar una única trayectoria, el modelo genera varias rutas posibles del estado atmosférico que encajan entre sí y con las leyes del propio sistema.
Una forma intuitiva de entenderlo es pensar en una orquesta que ensaya la misma pieza por secciones: cada grupo trabaja su parte con pequeñas variaciones, pero todas encajan armónicamente cuando se combinan. Del mismo modo, la FGN permite que diferentes redes aprendan aspectos del tiempo por separado, introduzcan variabilidad y, aun así, construyan pronósticos conjuntos consistentes a nivel físico.
Con este enfoque se supera el límite de los pronósticos “marginales”, esos que describen una variable aislada (como la temperatura exacta en un punto y momento concretos). La FGN facilita pasar a predicciones conjuntas en las que temperatura, viento, humedad u otras magnitudes evolucionan de forma interrelacionada, algo decisivo para captar fenómenos complejos y para incorporar eventos extremos de baja probabilidad dentro del abanico de escenarios.
Otro aspecto clave es que el modelo se entrena con lo que los investigadores describen como “datos sueltos” del clima: mediciones de variables como viento, temperatura o humedad en ubicaciones concretas. A partir de esos datos puntuales, la FGN es capaz de inferir y anticipar la dinámica de sistemas meteorológicos de mayor escala, identificar zonas con riesgo de olas de calor o estimar cuánta energía podría generar un parque eólico en condiciones futuras.
Velocidad, resolución y horizontes de predicción
En métricas, el salto respecto a la versión anterior es contundente: según Google, WeatherNext 2 supera en rendimiento el 99,9% de las variables analizadas (temperatura, viento, humedad y más) en todos los horizontes de predicción de 0 a 15 días. Además, ofrece una resolución temporal de hasta una hora, lo que permite obtener pronósticos más finos allí donde un detalle extra marca la diferencia, como en la gestión de red eléctrica o de operaciones logísticas.
El rendimiento computacional también cambia las reglas del juego. Donde las simulaciones convencionales requieren varias horas en supercomputadoras, WeatherNext 2 calcula cientos de escenarios en menos de un minuto empleando una TPU. Y hay un matiz operativo interesante: el sistema procesa el estado atmosférico más reciente y, a partir de ahí, genera cuatro pronósticos de seis horas cada uno al día, incorporando variaciones gracias a la FGN para cubrir el abanico de posibilidades con más detalle.
- Horizontes cubiertos: desde nowcasting y corto plazo hasta 15 días, con mejoras claras en precisión.
- Resolución temporal: hasta una hora, útil para decisiones inmediatas en sectores sensibles.
- Capacidad de escenarios: cientos en menos de un minuto desde un único estado inicial.
- Cómputo eficiente: ejecución en una TPU, sin necesidad de supercomputación masiva.
Integración en productos de Google y disponibilidad para la comunidad
La tecnología de WeatherNext 2 ya está impulsando mejoras en la Búsqueda, Gemini, Pixel Weather y la API de Google Maps Platform. Google también ha adelantado que en las próximas semanas veremos mejoras visibles en Google Maps relacionadas con la información meteorológica, facilitando consultar de un vistazo las condiciones y la evolución prevista según distintos escenarios.
En cuanto al acceso a los datos, Google afirma que los pronósticos de WeatherNext 2 están disponibles en Earth Engine y BigQuery. Además, han lanzado un programa de acceso anticipado en Vertex AI (Google Cloud) que permite a empresas y equipos técnicos ejecutar inferencias personalizadas y ajustar el modelo a sus necesidades, una vía directa para la adopción en entornos reales.
Mirando a futuro, el equipo de Google DeepMind y Google Research asegura que están investigando nuevas capacidades para integrar más fuentes de datos, ampliar el acceso y seguir convirtiendo investigación puntera en aplicaciones de alto impacto. El compromiso declarado es poner herramientas recientes al alcance de la comunidad global para acelerar el progreso científico y mejorar la toma de decisiones.
De los laboratorios al día a día: qué cambia para el usuario
La diferencia práctica se nota en que, a partir de una única entrada, WeatherNext 2 puede simular cientos de evoluciones posibles del tiempo y presentarte cuál es la más probable y cuáles son los peores escenarios a vigilar. Esto es especialmente útil para planificar viajes, vuelos, rutas al trabajo, cadenas de suministro o la operativa de empresas de reparto, donde pequeñas variaciones meteorológicas implican costes o retrasos.
Si ya usas un teléfono Pixel, sabrás que su app del tiempo destaca por su claridad. Con WeatherNext 2, las predicciones en Pixel Weather y en la Búsqueda ganan precisión y velocidad, de modo que puedes consultar la información clave “de un vistazo”, incluyendo el rango de posibilidades en vez de una única cifra optimista que luego cambia a última hora.
Desde Google se sugiere que este avance reduce la dependencia de radares y satélites tal como se habían usado hasta ahora, ya que el modelo aprende patrones de grandes volúmenes de datos históricos y del estado más reciente. En cualquier caso, la gracia del nuevo sistema no es sustituirlo todo, sino crear un pronóstico más útil integrando diferentes señales y cubriendo incertidumbre con rapidez.
Casos de uso: de la energía a la gestión de emergencias
- Servicios de emergencia: evaluar con antelación escenarios de tormentas severas, crecidas o vientos intensos para activar protocolos a tiempo.
- Energías renovables: estimar la producción futura en parques eólicos o solares, ajustando la oferta a la demanda con mayor precisión.
- Transporte y logística: optimizar rutas y ventanas de operación ante lluvia, nieve o rachas de viento, minimizando retrasos y costes.
- Sector público y seguros: analizar riesgos en peores escenarios de baja probabilidad y alto impacto para dimensionar respuesta y coberturas.
- Investigación y educación: explorar la dinámica de eventos extremos y comparar escenarios conjuntos para entender mejor la atmósfera.
Qué aporta frente a los métodos tradicionales
Los modelos numéricos del tiempo resuelven ecuaciones físicas de la atmósfera con mallas de alta resolución y, por su propia naturaleza, exigen mucha potencia de cálculo. La IA de WeatherNext 2 no ignora la física: aprende de datos históricos y del estado actual para generar escenarios plausibles consistentes con esas leyes, pero lo hace con un coste computacional inferior y en tiempos muy reducidos.
Su ventaja diferencial es la capacidad de cubrir de forma probabilística el abanico de posibilidades, incluyendo casos extremos que son relevantes para planificar. Donde antes hacía falta un conjunto grande de simulaciones costosas para aproximar esa incertidumbre, la FGN introduce variabilidad “inteligente” que resulta físicamente coherente, permitiendo explorar cientos de trayectorias casi en tiempo real.
Límites, responsabilidades y buena práctica
Conviene recordar algo básico: la atmósfera es un sistema caótico. Ni con IA se lograrán predicciones 100% infalibles. El peligro de una herramienta muy accesible y aparentemente precisa es que el usuario medio asuma certezas donde solo hay probabilidades. Aquí es esencial que las interfaces comuniquen la incertidumbre y que se mantenga la alfabetización meteorológica mínima.
Hay voces que plantean dudas sobre si es buena idea “poner WeatherNext 2 en manos de cualquiera” sin el filtro de expertos, del mismo modo que un algoritmo que detecta cáncer necesita de un radiólogo para validar el resultado. La herramienta es potentísima, pero la interpretación fina, sobre todo ante situaciones de seguridad y autoprotección, sigue requiriendo criterio profesional.
La experiencia reciente con eventos severos lo demuestra. En episodios como una DANA en Valencia, tomar decisiones tarde puede agravar el impacto. Un sistema que te proporciona los peores escenarios con rapidez, y avisa de forma clara, gana minutos valiosos para activar planes y reducir riesgos. Ese es el terreno donde la mejora de velocidad y resolución es más transformadora.
La clave estará en combinar lo mejor de ambos mundos: la potencia de la IA para producir escenarios ricos y rápidos, y la validación de especialistas para afinar mensajes y pautas de actuación. Si además se mantiene una comunicación honesta sobre rangos y probabilidades, el resultado será una ciudadanía mejor preparada sin una falsa sensación de certeza.
Acceso para empresas, científicos y desarrolladores
Para quien necesite trabajar con datos a escala, Google ha abierto los pronósticos de WeatherNext 2 en Earth Engine y BigQuery, facilitando consultas, análisis y cruces con otras fuentes. Y para quienes buscan llevar el modelo a su caso concreto, existe un programa de acceso anticipado en Vertex AI con soporte para inferencia de modelos personalizados y despliegues en entornos de producción.
La hoja de ruta pasa por integrar nuevas fuentes de datos, ampliar el acceso y seguir trasladando avances de investigación a aplicaciones reales de alto impacto. Con este empuje, agencias y empresas pueden acelerar su transición hacia una toma de decisiones basada en datos donde el tiempo atmosférico, lejos de ser un factor impredecible, se convierta en un riesgo medible y gestionable.
WeatherNext 2 se presenta como un salto cualitativo en la predicción del tiempo: ocho veces más rápido que enfoques tradicionales, capaz de superar el 99,9% de las variables respecto a su predecesor en horizontes de 0 a 15 días, y listo para producir cientos de escenarios en menos de un minuto desde un único estado inicial. La integración en Búsqueda, Gemini, Pixel Weather y la API de Maps ya está en marcha, mientras que los datos en Earth Engine y BigQuery, junto al acceso temprano en Vertex AI, abren la puerta a usos profesionales y científicos que, bien guiados, pueden marcar una diferencia real en cómo nos preparamos ante lo que podría pasar.
Redactor apasionado del mundo de los bytes y la tecnología en general. Me encanta compartir mis conocimientos a través de la escritura, y eso es lo que haré en este blog, mostrarte todo lo más interesante sobre gadgets, software, hardware, tendencias tecnológicas, y más. Mi objetivo es ayudarte a navegar por el mundo digital de forma sencilla y entretenida.