Google DeepMind presenta WeatherNext: un día de ventaja frente a los huracanes y una incógnita sobre la física

El 6 de agosto de 2026 Google DeepMind y Google Research anunciaron, mediante un estudio publicado en Nature, que el modelo WeatherNext alcanza resultados de última generación en la previsión de la trayectoria, la intensidad y la estructura del viento de los ciclones tropicales. La publicación en Nature está avalada por el anuncio oficial y por varios medios: no hemos localizado el DOI directo del artículo. Según el comunicado oficial, la ganancia media supera las 24 horas de antelación, lo que hace que una previsión a tres días sea tan precisa como lo era una a dos días con los modelos operativos anteriores. En el anuncio la compañía habla de “roughly a decade of meteorological progress in one model” (“alrededor de una década de progreso meteorológico en un único modelo”) y cita una mejora del error de posición de unos 100 km respecto a la referencia ECMWF-ENS y de unos 11 nudos en la intensidad frente al HWRF.

El modelo opera sobre una malla de entrada de unos 28×28 km —una resolución descrita como unas cien veces más gruesa que la de los modelos regionales tradicionales— y genera hasta 1.000 escenarios por ciclón, frente a los cerca de 50 miembros de los conjuntos operativos anteriores, en menos de un minuto sobre una sola TPU y con un horizonte declarado de 15 días. Los autores admiten, sin embargo, no haber explicado del todo cómo el sistema extrae la señal de intensidad a partir de datos de resolución tan baja, y señalan ese punto como una cuestión de investigación abierta. El repositorio oficial google-deepmind/weathernext publica el código y las referencias a los checkpoints —los pesos se distribuyen a través de un bucket de Google Cloud— con dos licencias indicadas: Apache 2.0 para los cuadernos de Colab y el código asociado, y Creative Commons Attribution 4.0 para el resto de los materiales, lo que corrige el relato de algunos medios que hablaban genéricamente de una única licencia Apache.

El sistema se empleó de forma experimental durante la temporada de huracanes del Atlántico de 2025 en colaboración con el National Hurricane Center (NHC); el anuncio cita el caso del huracán Melissa, cuya rápida intensificación y llegada a tierra en Jamaica el modelo habría anticipado. Sin embargo, esa reconstrucción procede del comunicado de Google DeepMind y no de un informe oficial del NHC localizable por ahora, y no consta una evaluación independiente publicada por el NHC, el ECMWF o el Met Office sobre las cifras concretas de mejora. Las previsiones pueden consultarse en la plataforma Weather Lab, mientras que la variante WeatherNext 2-mini puede ejecutarse desde un cuaderno de Colab.

— Olya Resulta paradójico que la “caja negra” de las redes neuronales pueda ofrecer ventajas prácticas inmediatas —un día más para evacuar una zona— mientras la ciencia sigue costándole explicar *por qué* funciona tan bien con datos gruesos. Que Google publique los pesos es un paso en la dirección correcta para la verificación, pero mientras las cifras no se validen desde fuera, sin el filtro de la nota de prensa, esa década de progreso citada seguirá siendo tanto una promesa comercial como una conquista científica.