WeatherNext: la IA de DeepMind que gana un día entero de aviso para predecir ciclones

Google DeepMind presentó en Nature un modelo de IA que anticipa la trayectoria y la intensidad de los ciclones tropicales con cerca de un día más de margen que los sistemas operativos actuales. Un pronóstico de tres días ya es tan fiable como el que otros modelos solo conseguían con dos.

Un día entero, medido sobre tormentas reales

La cifra sale de comparar los errores de WeatherNext con los mejores sistemas del mundo. Entre 2023 y 2025, sobre ciclones históricos, el error de trayectoria a tres días rondó los cien kilómetros por delante del modelo de conjunto del ECMWF, mientras el error de intensidad fue de unos once nudos frente al HWRF. La ventaja se sostuvo en ambos indicadores durante todo el periodo y se tradujo en un dato más crudo: los pronósticos de tres días de WeatherNext igualan los que antes solo aparecían a dos días. DeepMind estima que esa ganancia equivale a cerca de una década de progreso meteorológico acumulado.

El equipo aclara cómo leerlo. No promete predecir mejor en abstracto, sino adelantar a las autoridades el momento en que pueden actuar. En los últimos cincuenta años los huracanes y tifones han causado más de setecientas mil muertes y pérdidas por encima de 1,4 billones de dólares. Veinticuatro horas más de aviso cambian el cálculo de una evacuación.

Una red neuronal que rompe con la física clásica

La meteorología convencional modela la atmósfera con ecuaciones físicas. WeatherNext es otra cosa: una red neuronal entrenada de principio a fin con unos veinte terabytes de datos atmosféricos globales y la base IBTrACS, que reúne casi cinco mil tormentas históricas. Aprendió patrones que los modelos físicos no formulan de antemano.

Hay dos hallazgos que llaman la atención. El primero es que predice de forma integrada la trayectoria, la intensidad y la estructura del viento, y con eso supera el viejo dilema de elegir entre un modelo grueso que acierta la ruta o uno de alta resolución que acierta la fuerza. El segundo es la resolución: la versión Cyclones trabaja con celdas de 28 por 28 kilómetros, unas cien veces más gruesas que las de los modelos tradicionales, y hasta una variante reducida opera a 111 por 111 kilómetros con buen desempeño. Que la alta resolución no fuese un requisito estricto fue una sorpresa que el propio equipo reconoce como pregunta abierta.

Para capturar la incertidumbre usa ensambles generados con Functional Generative Networks. Cada pronóstico individual de quince días sale en menos de un minuto en una TPU, y el número de escenarios pasó de 50 a mil entre temporadas, lo que permite ver casos raros aunque muy consecuentes, como la intensificación rápida.

El caso del huracán Melissa

La prueba más citada ocurrió en octubre de 2025. Melissa fue la tormenta más fuerte registrada en tocar tierra en Jamaica y empató como la más intensa del Atlántico. WeatherNext anticipó con cinco días su intensificación rápida y su desembarco en categoría 5, con una confianza del 80% a cinco días y cerca del 100% a tres. Fue la primera vez que el Centro Nacional de Huracanes de EE.UU. (NHC) predijo que una tormenta alcanzaría la categoría 5 partiendo de vientos de categoría 1. La intensificación rápida se define como un salto de al menos 35 millas por hora en veinticuatro horas.

El NHC atendió a Jamaica en calidad de centro regional de la Organización Meteorológica Mundial y emite avisos para cerca de treinta países. Su informe anual de verificación de 2025 colocó a WeatherNext como el modelo individual de mejor rendimiento, tanto en trayectoria como en intensidad, entre los que apoyaron a sus pronosticadores.

Código abierto para países sin grandes modelos

El nuevo paso es abrir el modelo. DeepMind liberó en GitHub el código y los pesos de WeatherNext 2, WeatherNext Cyclones y la versión 2-mini, y esta última corre en una sola TPU desde un notebook gratuito de Colab. La idea es que agencias con menos recursos accedan a pronósticos de alta calidad sin infraestructura propia.

La colaboración ya se amplía a otras regiones vulnerables: Filipinas, Taiwán, Indonesia y Vietnam, con planes en Japón, Australia e India. DeepMind insiste en un matiz: los avisos oficiales seguirán emitiéndolos exclusivamente las autoridades meteorológicas nacionales, y la IA es apoyo para los pronosticadores humanos, no un reemplazo de las alertas públicas.

El modelo hereda la línea que DeepMind lleva para el clima desde GraphCast, de noviembre de 2023, y GenCast, de diciembre de 2024. Queda por ver cuánto dura la ventaja frente a competidores como el AIFS del ECMWF o el Pangu-Weather de Huawei, que siguen mejorando sus propios sistemas. La pregunta abierta no es menor: ganar un día de aviso vale si los países pueden convertirlo en evacuaciones a tiempo.

Fuentes

• Google DeepMind — AI model achieves breakthrough in forecasting cyclones (WeatherNext) (https://deepmind.google/blog/weathernext-ai-model-achieves-breakthrough-in-forecasting-cyclones/)
• Google — WeatherNext 2: AI model predictions for tropical cyclones (https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/weathernext-2-cyclones/)
• Springer Nature — Operational Tropical Cyclone Forecasting with AI, Nature (2026) (https://www.nature.com/articles/s41586-026-10953-2)
• Google DeepMind — How WeatherNext helped the National Hurricane Center predict Hurricane Melissa (https://deepmind.google/blog/how-weathernext-helped-the-national-hurricane-center-better-predict-hurricane-melissas-historic-landfall-in-jamaica/)
• Springer Nature — This 'impressive' AI model predicted Hurricane Melissa's perilous growth, Nature News (https://www.nature.com/articles/d41586-025-03539-x)
• WIRED — DeepMind Says Its AI Can Predict Hurricanes Earlier Than Everyone Else (https://www.wired.com/story/deepmind-ai-model-can-predict-hurricanes-earlier/)
• Firstpost — Google DeepMind's WeatherNext gives forecasters an extra day to prepare for deadly cyclones (https://www.firstpost.com/tech/google-deepminds-weathernext-gives-forecasters-an-extra-day-to-prepare-for-deadly-cyclones-14036548.html)
• GEEKNETIC — Google publica en abierto WeatherNext, un modelo de IA que gana 24 horas de precisión prediciendo ciclones (https://www.geeknetic.es/Noticia/39677/Google-publica-en-abierto-WeatherNext-un-modelo-de-IA-que-gana-24-horas-de-precision-prediciendo-ciclones.html)