El WeatherNext 2 de Google gana un día completo de advertencia de ciclón y se convierte en de código abierto

Google ha publicado un resultado revisado por pares para su modelo de clima WeatherNext AI, afirmando una precisión de vanguardia en la predicción de ciclones tropicales y una ventaja de tiempo que la empresa describe como aproximadamente una década de progreso meteorológico comprimido en un solo sistema. El artículo apareció en Nature el 6 de agosto de 2026, y Google está liberando el código abierto de los modelos junto con él.

El número destacado es el tiempo de anticipación. En ciclones desde 2023 hasta 2025, las predicciones de WeatherNext sobre la trayectoria, la intensidad y la estructura del viento tienen una ventaja promedio de un día o más sobre los modelos operativos líderes, lo que significa que su pronóstico de tres días coincide con lo que los sistemas anteriores entregaban en dos días. En la predicción de ciclones, donde las decisiones de evacuación y preparación dependen de horas, esa ventaja es la métrica que importa.

El trabajo fue una colaboración entre investigadores de Google DeepMind y Google Research, y meteorólogos operativos del Centro Nacional de Huracanes, el Instituto Cooperativo de Investigación en la Atmósfera y la Oficina Meteorológica del Reino Unido, varios de los cuales son coautores del artículo.

Lo que informa el artículo de Nature

El artículo presenta WeatherNext Cyclones, un modelo de inteligencia artificial que produce predicciones de conjunto de la trayectoria, la intensidad y el tamaño de un ciclón tropical hasta 15 días de anticipación. Evaluado contra sistemas operativos líderes en tormentas desde 2023-2025, ganó una ventaja promedio de 24 horas o más de tiempo de predicción en las tres medidas, una mejora que los autores describen como comparable a una década de progreso operativo.

Los datos de entrenamiento combinaron el análisis atmosférico global con la base de datos IBTrACS de casi 5.000 tormentas históricas. El modelo utiliza Redes Generativas Funcionales para producir distribuciones de probabilidad en lugar de predicciones de un solo punto, y se escala a conjuntos de 1.000 miembros (veinte veces las 50 corridas del sistema anterior), lo que captura mejor los eventos raros pero de gran consecuencia, como la intensificación rápida.

Un hallazgo destaca por lo que desafía. La alta resolución espacial ha sido considerada durante mucho tiempo como el precio de las predicciones precisas de intensidad. WeatherNext Cyclones se ejecuta en entradas de 28 por 28 kilómetros, aproximadamente 100 veces más gruesas que los modelos regionales tradicionales, y una variante compacta, WeatherNext 2-mini, opera a 111 por 111 kilómetros y aún funciona bien. El artículo establece que la alta resolución no es un requisito estricto para la predicción de intensidad de vanguardia, y los investigadores señalan que aún no entienden completamente cómo el modelo extrae la señal de intensidad de los datos más gruesos. Lo señalan como una pregunta de investigación abierta para la comunidad ahora que los pesos están disponibles.

Ya probado en una temporada operativa

La evaluación no es puramente retrospectiva. Durante la temporada de huracanes del Atlántico de 2025, el modelo se ejecutó junto con el flujo de trabajo operativo del Centro Nacional de Huracanes y ayudó a los meteorólogos a anticipar la intensificación rápida y el desembarco del huracán Melissa en Jamaica con suficiente anticipación como para apoyar una advertencia temprana. El informe de verificación de 2025 del NHC documenta el desempeño de las predicciones de la temporada. Este año, el sistema está generando 1.000 escenarios posibles por ciclón para apoyar la toma de decisiones de los meteorólogos.

Los ciclones tropicales han causado más de 700.000 muertes y pérdidas económicas de 1,4 billones de dólares en los últimos 50 años, según las cifras citadas en la publicación de DeepMind. El costo del error de predicción se mide en ambos.

Lo que Google está lanzando

El lanzamiento de código abierto cubre tres variantes de modelo: WeatherNext Cyclones, la versión que se ejecutó durante la temporada de huracanes y cuyos resultados aparecen en el artículo; WeatherNext 2, la actualización posterior que Google puso en operación en octubre de 2025; y WeatherNext 2-mini, la versión compacta que se ejecuta en una sola TPU en una libreta de Colab gratuita. El código y los pesos para los tres están disponibles en GitHub.

Las predicciones también se pueden explorar en Weather Lab, que Google ha expandido desde el seguimiento de ciclones a predicciones globales completas que cubren temperatura, precipitación y velocidad del viento. Tanto los modelos como Weather Lab se encuentran dentro de Google Earth AI. Una predicción de 15 días se puede realizar en menos de un minuto en una sola TPU. La restricción para la adopción es ahora la experiencia y la integración, no la computación.