- Google ha lanzado un nuevo modelo de pronóstico basado en inteligencia artificial llamado WeatherNext 2
- WeatherNext 2 tiene predicciones más rápidas, precisas y de mayor resolución al simular cientos de posibles resultados meteorológicos en menos de un minuto.
- WeatherNext 2 ahora impulsa los pronósticos en Google Search, Gemini, Pixel y Maps
Google está revisando su pronóstico del tiempo con IA que piensa en probabilidades. En lugar de nuevas torres de radar o lanzamientos de satélites, el nuevo modelo de pronóstico basado en IA WeatherNext 2 desarrollado por Google DeepMind y Google Research ofrece resultados hasta ocho veces más rápido que los sistemas tradicionales y puede predecir cientos de posibles resultados meteorológicos desde un único punto de partida con mayor resolución y mayor precisión que sus predecesores.
WeatherNext 2 se está integrando en muchas de las plataformas de Google más populares, incluida la Búsqueda de Google, GéminisPixel Weather y Maps, y pronto se lanzará un lanzamiento más amplio a través de mapas de google API meteorológica de plataforma.
Lo que hace que esta actualización sea más que una simple actualización de back-end es la magnitud de su ambición. WeatherNext 2 está diseñado para tener en cuenta la incertidumbre de formas inusuales. Mientras que los modelos más antiguos podían arrojar un único resultado más probable, WeatherNext 2 puede generar cientos de futuros potenciales, permitiendo a los pronosticadores y a usted ver una gama completa de posibilidades.
También significa que es posible que su pronóstico no solo diga “Lluvia, 40% de probabilidad”, sino que muestre múltiples resultados coherentes para su caminata vespertina, con una mejor visión de lo que realmente podría suceder y cuándo.
WeatherNext 2 utiliza lo que Google llama Red Generativa Funcional (FGN). El modelo no se basa únicamente en pronósticos terminados ni en sistemas meteorológicos completos; en cambio, está entrenado en variables individuales e independientes, como la temperatura, la velocidad del viento y la humedad. Luego, el modelo determina cómo interactúan esas variables para crear «uniones», los patrones complejos del mundo real, como frentes de tormenta, olas de calor o cambios de viento regionales.
Google afirma que esta arquitectura permite a WeatherNext 2 superar incluso a su propio modelo anterior, el mejor de su clase, ofreciendo pronósticos más precisos para el 99,9% de las variables durante hasta 15 días.
También es mucho más rápido a la hora de hacer predicciones, completando un pronóstico completo en menos de un minuto. En comparación, los pronósticos tradicionales basados en la física pueden llevar horas en una supercomputadora. Esta eficiencia permite actualizaciones de pronóstico más frecuentes y detalladas.
Capeando el futuro
Después de pruebas considerables, Google Gemini comenzará a mostrar pronósticos basados en los resultados de WeatherNext 2, al igual que Google Maps. En teoría, la persona promedio podría obtener muchos beneficios de la actualización. La previsión meteorológica es uno de esos sistemas invisibles que sustentan una extraordinaria variedad de decisiones. Hágalo más preciso y eliminará mil pequeñas fuentes de estrés del día a día de las personas.
También hay implicaciones mayores. Por ejemplo, con predicciones meteorológicas más inteligentes, los proveedores de energía renovable pueden estimar mejor la producción eólica y solar, y los servicios de emergencia pueden responder con más precisión cuando los pronósticos capturan la incertidumbre en lugar de enmascararla.
Ese énfasis en la incertidumbre es clave. Pronosticar no se trata de tener toda la razón, sino de prepararse sabiamente para lo que podría suceder. Al proporcionar una variedad de escenarios físicamente realistas e interconectados, WeatherNext 2 empuja el pronóstico hacia algo más estratégico.
Puede que esto no resuelva el caos del cambio climático y los desastres naturales relacionados, pero podría ser una bendición para quienes planifican formas de abordarlos mejor. La previsión basada en IA empieza a parecer una infraestructura esencial.
Mejores datos significa tomar mejores decisiones. Y para el clima, eso significa mucho más que simplemente ayudarnos a decidir qué tipo de abrigo necesitamos por la mañana.
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