Google lanza WeatherNext 3, su modelo de IA para predecir el tiempo con más precisión
Google DeepMind ha presentado WeatherNext 3, su modelo de inteligencia artificial para la predicción meteorológica global. El sistema genera previsiones cada hora con una resolución de 5 km, cinco veces más detallada que su predecesor, y mejora la precisión en precipitaciones hasta un 50 % respecto a la versión anterior. Para España, uno de los mercados europeos con mayor expansión de energías renovables, las implicaciones son relevantes tanto para el sector energético como para el uso cotidiano.
El modelo
WeatherNext 3 abandona los métodos de simulación física tradicionales —los llamados modelos NWP— que acumulan hasta seis horas de retraso en el procesamiento de datos. En su lugar, el sistema usa imágenes de satélites geoestacionarios en tiempo real para actualizar sus previsiones cada hora. Esto permite seguir frentes meteorológicos rápidos y tormentas con mucha mayor agilidad.
La resolución de 5 km afecta a parámetros de superficie como temperatura y humedad. Además, el modelo incorpora datos de estaciones meteorológicas terrestres para ajustar las previsiones según el relieve local, algo especialmente útil en territorios con orografía compleja como la Península Ibérica.
WeatherNext 3 genera previsiones meteorológicas globales con una resolución de 5 km y actualización horaria.
Entre sus funciones más específicas destaca la predicción de la velocidad del viento a 100 metros de altura —la cota habitual de los aerogeneradores— y del nivel de radiación solar y cobertura nubosa. Esto lo convierte en una herramienta directamente aplicable a la gestión de parques eólicos y fotovoltaicos.
El mercado español
La capacidad renovable en España creció un 25 % entre 2024 y 2025. Red Eléctrica Española (REE) gestiona actualmente las previsiones de generación eólica y solar con modelos de resolución de entre 10 y 25 km y horizontes de actualización de 3 a 6 horas. WeatherNext 3, con su cadencia horaria y su resolución de 5 km, supera técnicamente esos parámetros, según el análisis comparativo de Jua.ai sobre APIs de previsión para el sector energético.
El modelo incluye previsión de viento a 100 metros de altura, clave para la gestión de parques eólicos.
Empresas como Tekniker y CENER, así como los clientes españoles de Solcast, compiten por contratos de previsión con utilities y operadores de red. La entrada de Google en este segmento con un producto global y de baja latencia presiona ese mercado local. Sin embargo, quedan incógnitas regulatorias: la CNMC y la AEPD estudian si las APIs meteorológicas de terceros para operaciones de red requieren residencia de datos en territorio español.
Dónde está disponible
WeatherNext 3 ya se integra en Google Search, Gemini, Google Maps y Google Earth Engine. Los desarrolladores y empresas pueden acceder a los datos horarios a través de la Weather API de Maps Platform, BigQuery y Earth Engine. Google recomienda acudir a la agencia meteorológica local —en España, AEMET— para previsiones oficiales.
Fuente: Google