Google DeepMind presentó Weather Lab, un escaparate en línea que muestra, casi en tiempo real, los experimentos de su IA aplicada a la predicción meteorológica. Imagínalo como un “tablero de ajedrez” donde las piezas son nubes, frentes y corrientes, y la máquina calcula las jugadas del clima horas o días antes de que ocurran. La plataforma compara los resultados de sus modelos con referentes físicos clásicos del ECMWF y permite a investigadores descargar más de dos años de pronósticos generados por IA. Para la ciudadanía, el hallazgo clave es la promesa de alertas más tempranas y detalladas sobre ciclones tropicales, fenómenos que cada año provocan daños multimillonarios.
Un modelo de IA entrenado con 45 años de datos
Para crear su nuevo modelo especializado en ciclones, Google alimentó a la inteligencia artificial con un “álbum familiar” que recoge 45 años de huracanes: trayectorias, intensidades, diámetros y vientos registrados en casi 5 000 casos documentados. A esto se añade un gran reanalysis dataset—algo así como reconstruir cada jugada pasada con cámaras de varios ángulos—que recopila millones de observaciones atmosféricas. Esta combinación permite que la máquina aprenda tanto los movimientos amplios de la atmósfera como los patrones microscópicos que dan fuerza al ojo del huracán.
Cómo mejora la predicción de ciclones
Hasta ahora, la práctica habitual dividía el problema en dos tableros: un modelo global, de baja resolución, para adivinar la pista de baile del ciclón (su recorrido) y un modelo regional, de alta resolución, para estimar su intensidad. El enfoque de Google fusiona ambos tableros en uno solo. Durante pruebas en los océanos Atlántico Norte y Pacífico Este (2023–2024) la IA redujo el error medio de la trayectoria a cinco días en unos 140 km frente al modelo de referencia del ECMWF. Dicho de otro modo, es como pasar de buscar un amigo en toda una ciudad a saber de antemano el barrio donde lo encontrarás. Además, el sistema afirma predecir la génesis de un ciclón hasta 15 días antes, un margen que multiplicaría el tiempo disponible para evacuar zonas costeras o reforzar infraestructuras críticas.
Limitaciones y uso responsable
La propia Google aclara que Weather Lab es una herramienta de investigación, no un canal oficial de alertas. Aún falta la “revisión de pares” —el examen exhaustivo de la comunidad científica— y la validación operativa del NHC estadounidense. Pensemos en un prototipo de coche eléctrico: antes de circular por la autopista necesita superar crash tests y obtener matrícula. De forma similar, estos modelos deben demostrar que funcionan bajo circunstancias extremas, que no son sesgados por regiones con datos escasos y que ofrecen explicaciones interpretables para los meteorólogos. Además, la plataforma podría despertar un riesgo de confianza excesiva si usuarios sin formación la interpretan como pronóstico definitivo.
El potencial futuro de la IA en la meteorología
El caso de los ciclones es la punta de lanza. Con capacidad para procesar terabytes de datos y entrenar sobre simulaciones climáticas, la próxima meta es incorporar variables como la altura de olas o la velocidad de ráfagas de viento, imprescindibles para la aviación y la energía eólica. A largo plazo, estas IA podrían funcionar como un “GPS del clima”, recalculando en segundos ante nueva información, y ayudar a ciudades, agricultores y aseguradoras a tomar decisiones mejor informadas. Sin embargo, la transparencia, el acceso a datos abiertos y la colaboración con organismos públicos seguirán siendo piezas clave para transformar las promesas en beneficios tangibles.