Danny Weber
15:29 25-11-2025
© B. Naumkin
Google lanza WeatherNext 2: IA de predicción meteorológica 8x más rápida, con pronósticos de 15 días y despliegue en Maps, Búsqueda, Gemini y Pixel Weather.
Google presentó WeatherNext 2, un modelo de predicción meteorológica impulsado por IA y actualizado para ofrecer una precisión sensiblemente mayor y actualizaciones más rápidas. El sistema sustentará la información del tiempo en Pixel Weather, la Búsqueda de Google, la app Gemini y Google Maps. Este paso apunta a un empeño decidido por convertir la IA en el estándar de los pronósticos en todo su ecosistema.
Según la compañía, WeatherNext 2 elabora pronósticos ocho veces más rápido que los modelos anteriores y genera cuatro actualizaciones cada seis horas, con un alcance de hasta 15 días. También supera a WeatherNext 1 en precisión en el 99% de las variables meteorológicas —temperatura, precipitación, presión, viento y humedad—. Sobre el papel, es un salto notable para una segunda generación.
El cambio clave es la adopción de una arquitectura Functional Generative Network (FGN), que sustituye a las GNN y a los modelos de difusión empleados en la primera versión. Aprovechando los ASIC TPU de Google, WeatherNext 2 puede generar un pronóstico completo en menos de un minuto; modelos comparables basados en física que corren en un superordenador tardarían alrededor de una hora. Esa brecha ayuda a entender el giro de Google hacia métodos guiados por los datos en este terreno.
Google planea implementar WeatherNext 2 en todos sus servicios que muestran el tiempo. En las próximas semanas, el nuevo sistema empezará a producir pronósticos en Google Maps. Los usuarios de Pixel Weather, Gemini y la Búsqueda también irán notando una mayor precisión y lecturas más estables. El despliegue paulatino deja entrever que la empresa prioriza la fiabilidad a medida que amplía el alcance.
WeatherNext 2 analiza variables meteorológicas interdependientes sin resolver ecuaciones físicas en un superordenador; en su lugar, la IA busca patrones recurrentes en conjuntos de datos masivos. Como resultado, puede producir una previsión de 15 días en aproximadamente un minuto y, cuando es necesario, generar miles de escenarios distintos.