Google DeepMind ha presentado WeatherNext 3, un modelo de inteligencia artificial para la predicción meteorológica lanzado el 3 de septiembre. A diferencia de sus predecesores, como GraphCast, esta herramienta incorpora datos observados directamente de la atmósfera, incluyendo imágenes satelitales y registros de radares, lo que permite una mayor precisión en las previsiones. El sistema aumenta la resolución de las predicciones de 28 a 5 kilómetros y reduce el intervalo de actualización de seis a una hora, ofreciendo una representación más detallada de las condiciones atmosféricas.
Los investigadores, Ferran Alet Puig y Álvaro Sánchez González, explican que el modelo se entrena con aproximadamente 25 años de datos de radar de precipitación y 10 a 15 años de imágenes satelitales. Según los expertos, WeatherNext 3 puede mejorar la precisión de las predicciones de precipitación hasta un 50% en comparación con modelos anteriores, especialmente en zonas donde las previsiones eran menos fiables. Sin embargo, los autores matizan que aún no se ha analizado específicamente el rendimiento del modelo ante fenómenos extremos como las danas, aunque consideran que la mejora general se acerca a la capacidad de predecir estos eventos.
La herramienta está disponible para el público general a través del Buscador de Google, Google Maps y Gemini, sin coste adicional para consultas básicas. Para investigadores y desarrolladores, los datos están disponibles en Earth Engine y BigQuery, mientras que instituciones y empresas deben pagar por el volumen de datos descargados. Google DeepMind ha indicado que no compite con la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), sino que proporciona una herramienta complementaria para mejorar la precisión de las previsiones en España.