Google DeepMind y la revolución de la predicción meteorológica con IA: de GenCast al modelo de ciclones tropicales
La inteligencia artificial está empezando a cumplir una de sus promesas más ambiciosas: revolucionar la predicción meteorológica. Un terreno dominado durante décadas por modelos numéricos basados en simulaciones físicas, y que ahora se enfrenta a un profundo rediseño gracias al aprendizaje automático. En el centro de esta transformación se encuentra Google DeepMind, que en menos de un año ha pasado de demostrar que su modelo GenCast puede competir con los sistemas físicos líderes a lanzar un modelo experimental de predicción específica de ciclones tropicales con resultados sobresalientes.
De GenCast a predicciones especializadas: una nueva era
En diciembre de 2024, DeepMind publicó en Nature un sistema de generación de predicciones meteorológicas basado en modelos generativos de IA, específicamente diseñado para tareas de nowcasting y predicción a corto plazo, y al que llamó GenCast. Este sistema emplea arquitecturas tipo transformer entrenadas con datos históricos para prever fenómenos como la evolución de la nubosidad y las precipitaciones. La clave no estaba solo en su precisión (comparable o superior a modelos físicos como HRES del ECMWF), sino en su capacidad de inferencia ultrarrápida: genera predicciones en segundos en lugar de horas de cálculo intensivo.
El modelo marcó un punto de inflexión: por primera vez, una IA era capaz de replicar con éxito tareas tradicionalmente reservadas a supercomputadores meteorológicos.
2025: el año de la predicción de ciclones con IA
Esta semana, DeepMind ha dado un paso más. En colaboración con Google Research, ha presentado un modelo experimental de predicción de ciclones tropicales. El sistema se basa en una red neuronal capaz de anticipar con hasta 15 días de antelación aspectos clave como la formación, trayectoria, intensidad, tamaño y estructura del ciclón. Para ello, ha sido entrenado con decenas de años de datos históricos sobre huracanes y tifones, y alimentado con información multiescalar sobre presión, viento, humedad y temperatura.
Los resultados, aunque aún no validados operativamente, son impactantes: en muchos escenarios, el modelo de IA igualó o superó al modelo físico líder del ECMWF, que actualmente es referencia mundial en predicción tropical. Además, lo hace con un consumo de recursos computacionales drásticamente inferior.
Una interfaz que democratiza el acceso: WeatherBench 2
Uno de los elementos más destacados del anuncio ha sido la puesta en marcha de WeatherBench 2, una plataforma visual e interactiva desarrollada por DeepMind para mostrar las predicciones del nuevo modelo y compararlas con otros sistemas, incluido el propio HRES del ECMWF. Desde huracanes históricos como Katrina hasta ciclones activos en tiempo real, la herramienta permite observar las diferencias en las trayectorias, la intensidad estimada y la extensión del sistema. La interfaz, cuidada y didáctica, busca abrir estas capacidades a investigadores, meteorólogos y público general, fomentando la transparencia y la validación cruzada.
IA frente a modelos físicos: eficiencia, precisión y escalabilidad
Los modelos tradicionales de predicción numérica del tiempo se basan en resolver ecuaciones físicas (como las ecuaciones de Navier-Stokes) sobre una malla tridimensional del planeta. Esto requiere supercomputación de alto rendimiento, acceso a datos continuos de observación y tiempos de ejecución de varias horas. En cambio, los modelos de IA aprenden directamente de los datos, identificando patrones espaciales y temporales complejos con una capacidad de generalización creciente.
Las ventajas de la IA en este contexto son claras:
- Predicciones más rápidas (segundos en vez de horas).
- Costes computacionales más bajos, lo que los hace accesibles a países sin acceso a supercomputadores.
- Capacidad para anticipar fenómenos extremos con mayor antelación.
No obstante, los desafíos persisten: la interpretabilidad de los modelos, la necesidad de datasets masivos y fiables, la integración con sistemas de alerta temprana y la confianza de los servicios meteorológicos oficiales.
La carrera global por dominar el clima con IA
El avance de DeepMind no se produce en un vacío. La predicción meteorológica se ha convertido en una carrera geoestratégica entre grandes tecnológicas y agencias estatales. Microsoft ha invertido en su modelo Aurora; IBM, a través de The Weather Company, sigue impulsando su infraestructura basada en GRAF. Huawei ha anunciado modelos propios basados en IA, mientras la Agencia Espacial Europea (ESA) explora su propio stack de predicción híbrida. Y el propio ECMWF, lejos de quedarse atrás, está trabajando activamente en la fusión de modelos físicos e IA para mantener su liderazgo.
¿Qué sigue?
Si algo demuestran los avances de DeepMind es que estamos ante el inicio de una transformación estructural. La predicción del tiempo ya no es solo un problema físico-matemático: es también un problema de datos y patrones complejos, donde la IA tiene mucho que aportar.
La combinación de precisión, eficiencia y escalabilidad promete democratizar el acceso a la predicción meteorológica avanzada y anticipar mejor fenómenos extremos que afectan a millones de personas cada año. La meteorología del futuro no se entenderá sin inteligencia artificial. Y Google, una vez más, quiere estar en el centro de esa historia.