- Google ha lanzado un nuevo modelo de pronóstico basado en inteligencia artificial llamado WeatherNext 2
- WeatherNext 2 tiene pronósticos más rápidos, precisos y de mayor resolución, simulando 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 inteligencia artificial 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 más populares de Google, incluidas Google Search, Gemini, Pixel Weather y Maps, y próximamente se implementará más ampliamente a través de la API Weather de la plataforma Google Maps.
Lo que hace que esta actualización sea más que una simple actualización de backend es la escala de su ambición. WeatherNext 2 está diseñado para tener en cuenta la incertidumbre de formas inusuales. Mientras que los modelos más antiguos pueden generar un único resultado más probable, WeatherNext 2 puede generar cientos de futuros potenciales, lo que permite a los pronosticadores y a usted ver una gama completa de posibilidades.
Esto también significa que su pronóstico no puede decir simplemente “Lluvia, 40 % de probabilidad”, sino que puede mostrar múltiples resultados coherentes para su caminata vespertina, con mejores conocimientos sobre lo que realmente podría suceder y cuándo.
Mirar
WeatherNext 2 utiliza lo que Google llama Red Generativa Funcional (FGN). El modelo no se basa únicamente en pronósticos completos o sistemas meteorológicos completos; en cambio, se entrena en variables individuales y autónomas como la temperatura, la velocidad del viento y la humedad. Luego, el modelo analiza cómo interactúan estas variables para crear “uniones”, los patrones complejos del mundo real, como frentes de tormentas, 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, al proporcionar pronósticos más precisos para el 99,9% de las variables con hasta 15 días de anticipación.
También es mucho más rápido a la hora de hacer predicciones, completando una predicción completa en menos de un minuto. En comparación, la predicción tradicional basada en la física puede llevar horas en una supercomputadora. Esta eficiencia permite actualizaciones de pronóstico más frecuentes y detalladas.
Resistiendo el futuro
Después de numerosas pruebas, 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 al actualizarse. La previsión meteorológica es uno de esos sistemas invisibles que sustentan una extraordinaria variedad de decisiones. Hágalo más preciso y eliminará miles de pequeñas fuentes de estrés de la vida cotidiana de las personas.
También hay implicaciones mayores. Por ejemplo, con pronósticos meteorológicos más inteligentes, los proveedores de energía renovable pueden estimar mejor la producción eólica y solar, y los servicios de emergencia pueden responder con mayor precisión cuando los pronósticos capturan la incertidumbre en lugar de enmascararla.
Este énfasis en la incertidumbre es fundamental. Predecir no significa estar perfectamente seguro, sino prepararse sabiamente para lo que pueda suceder. Al proporcionar una variedad de escenarios interconectados y físicamente realistas, WeatherNext 2 lleva el pronóstico a 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 está empezando 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.
Siga TechRadar en Google News y agréganos como fuente preferida para recibir noticias, análisis y opiniones de expertos en tus feeds. ¡Asegúrate de hacer clic en el botón Seguir!
Y por supuesto que tú también puedes Siga TechRadar en TikTok para noticias, reseñas, unboxings en formato de video y reciba actualizaciones periódicas de nuestra parte en WhatsApp también.
Las mejores computadoras portátiles empresariales para cada presupuesto
