WeatherNext 3 utiliza datos de satélite en tiempo real para ofrecer previsiones meteorológicas globales cada hora, con más detalle y mejores estimaciones de lluvia y nieve.
Google DeepMind y Google Research han presentado WeatherNext 3, su nuevo modelo de inteligencia artificial para previsión meteorológica global. El sistema incorpora observaciones de satélite en tiempo real y genera una nueva previsión cada hora, en lugar de depender únicamente de simulaciones físicas con varias horas de retraso.
El modelo ofrece una imagen del tiempo aproximadamente cinco veces más detallada que WeatherNext 2. Puede representar variables como temperatura y humedad con una resolución de hasta cinco kilómetros, además de mantener la coherencia entre fenómenos locales y patrones atmosféricos de gran escala.
Google también ha mejorado la predicción de precipitaciones, uno de los apartados más difíciles para los modelos meteorológicos. WeatherNext 3 se ha entrenado con datos de lluvia y nieve procedentes de satélites, radares y estaciones, lo que permite delimitar mejor tormentas y cambios rápidos del tiempo.
Las mejoras ya empiezan a llegar a la Búsqueda de Google, Gemini, Google Maps, la API meteorológica de Google Maps Platform y Google Earth Engine. Para planes con uno o más días de antelación, Google afirma que las previsiones de precipitación pueden ser hasta un 50 % más precisas, especialmente en regiones que antes contaban con menos datos de alta resolución.
WeatherNext 3 también añade variables pensadas para energía renovable, como viento a la altura de las turbinas, nubosidad y radiación solar. Investigadores, desarrolladores y empresas pueden consultar sus predicciones mediante BigQuery y Earth Engine o descargar los datos desde Google Cloud Storage.
