Esta Nueva IA de Google Logra Predecir Ciclones de hasta 140 km Con Alta Precisión

Google ha presentado un modelo de inteligencia artificial especialmente diseñado para predecir la evolución de ciclones tropicales. Este desarrollo, fruto del trabajo conjunto entre Google DeepMind y Google Research, forma parte de una plataforma digital conocida como Weather Lab.

El objetivo directo es que instituciones como el Centro Nacional de Huracanes (NHC) de Estados Unidos cuenten con una herramienta de apoyo capaz de anticipar trayectorias y comportamientos de grandes tormentas. De ese modo, mejora la precisión de los avisos y ayuda a la población a prepararse ante huracanes u otros eventos peligrosos.

La novedad principal se encuentra en su capacidad de generar 50 escenarios distintos sobre la futura trayectoria, tamaño e intensidad de un ciclón, y hacerlo con un horizonte temporal de 15 días vista. El modelo busca así complementar herramientas clásicas, manteniendo el rigor y la cautela sobre su uso real: no sustituye los pronósticos oficiales y es, por ahora, solo una herramienta de investigación.

Cómo funciona el modelo de Google para ciclones tropicales

El esquema básico consiste en entrenar la IA con un archivo enorme de datos meteorológicos reales, conocido como ERA5. Este archivo europeo recoge cientos de millones de observaciones globales, que se cruzan con predicciones de modelos físicos para afinar los pronósticos.

A través de este proceso, la IA de Google no solo interpreta los parámetros clásicos de temperatura, presión o viento, sino que crea un esquema con hipótesis sobre cómo cambiará la tormenta en las próximas horas y días. Weather Lab, es capaz de anticipar un estimado para la variedad de escenarios, ayudando a revisar trayectorias poco habituales o cambios bruscos de intensidad.

Ventajas frente a modelos físicos y casos de éxito en predicción

El verdadero salto está en la comparación directa de resultados. Google asegura que su modelo de IA logra igualar, o superar en precisión, a los grandes referentes matemáticos basados en física. De hecho, en 2023 y 2024 las predicciones a cinco días estuvieron, de promedio, a solo 140 km de la trayectoria real del ciclón, mejorando resultados ofrecidos por el ECMWF (el modelo físico más respetado en Europa).

Para visualizar esta diferencia, Weather Lab incluye animaciones interactivas que muestran ejemplos reales, como el ciclón Alfred. Vas a poder ver cómo la IA predijo el rápido debilitamiento del ciclón y su tránsito final cerca de Brisbane, Australia, anticipándose al comportamiento real de la tormenta.

Este resultado refuerza la utilidad del modelo, sobre todo cuando el margen de reacción es limitado y las decisiones pueden salvar vidas.

Plataforma Weather Lab: comparativa de modelos meteorológicos de IA

Si sientes curiosidad por explorar estas predicciones, puedes acceder a Weather Lab, una web diseñada para comparar el trabajo de los modelos de IA con los sistemas clásicos de previsión meteorológica. Aquí vas a poder visualizar mapas, trayectorias posibles e intensidad previsible para distintas tormentas, contrastando cómo interpretarían la misma situación diferentes algoritmos.

Google remarca que Weather Lab tiene, por ahora, un carácter exclusivamente investigador. No debes utilizarlo para tomar decisiones personales sobre seguridad o planificar evacuaciones. La plataforma busca, sobre todo, generar transparencia y fomentar el debate público sobre cómo la IA permite mejorar los modelos de predicción, pero nunca como sustitución directa de los métodos oficiales.

Colaboraciones internacionales y alianzas científicas para la mejora de los modelos

La apuesta de Google va más allá de la simple experimentación: está trabajando con instituciones clave, empezando por el NHC y siguiendo por colaboradores internacionales en Reino Unido, Japón y la Universidad Estatal de Colorado. Puedes comprobar cómo la combinación de esfuerzos públicos y privados es una constante, ya que la progresiva complejidad del clima exige unir fuerzas y compartir datos como nunca antes.

Este enfoque colaborativo recuerda al proyecto anterior de Google, GenCast, que se entrenó también con ERA5 y superó a los modelos físicos clásicos en más del 97 % de los casos, según publicó la revista Nature en diciembre de 2024.

Con todo, la propia compañía subraya que las observaciones reales y la experiencia acumulada de la meteorología tradicional siguen siendo imprescindibles. La nueva IA no busca sustituir la física de la atmósfera, sino sumar ángulos y perspectivas para anticipar mejor fenómenos extremos que afectan cada día a más personas.

Desafíos y polémicas en la investigación meteorológica de Estados Unidos

No todo el escenario es positivo, especialmente en el contexto estadounidense. La capacidad de seguir mejorando estos modelos depende mucho de la financiación y del acceso a datos públicos.

Pasa que la administración Trump redujo personal y recursos en el Servicio Meteorológico Nacional y en la NOAA, lo que ha forzado a agencias y empresas a depender cada vez más de proveedores privados e incluso ha provocado la reducción de lanzamientos de globos meteorológicos indispensables para alimentar los modelos con datos recientes.

Existe preocupación real sobre el futuro de la meteorología como bien público. El “Project 2025”, impulsado por algunos grupos políticos, plantea privatizar servicios meteorológicos clave y desmantelar la NOAA, lo que podría transformar las previsiones en un producto de pago que deje en segundo plano la función social y preventiva de estos avisos.

Defensores del acceso público, como el investigador Peter Battaglia de Google DeepMind, insisten en que la meteorología debe seguir siendo accesible, subrayando la importancia de colaboraciones con el sector público y la apertura del conocimiento.

El papel de la inteligencia artificial ante el cambio climático y fenómenos extremos

En temporadas recientes, el vínculo entre cambio climático y fenómenos meteorológicos extremos es cada vez más visible. Aunque el comunicado actual de Google no ha incidido en la contribución de este nuevo sistema a la gestión de la crisis climática, sí puedes deducir el trasfondo: la adaptación al clima cada vez más cambiante dependerá de la capacidad para capturar, comprender y anticipar nuevos tipos de tormentas e inundaciones.

La recopilación y el análisis de datos recientes será la base de cualquier mejora real en alertas y capacidad de gestión de emergencias. Por eso, la integración de inteligencia artificial abre vías para procesar ingentes cantidades de información y ofrecer predicciones locales, aunque siempre bajo la supervisión del criterio humano y científico habitual.