{"id":427380,"date":"2026-09-03T19:12:00","date_gmt":"2026-09-03T17:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/?p=427380"},"modified":"2026-09-03T19:12:57","modified_gmt":"2026-09-03T17:12:57","slug":"google-presenta-weathernext-3-mejora-la-prediccion-de-lluvia-y-nieve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/google-presenta-weathernext-3-mejora-la-prediccion-de-lluvia-y-nieve\/","title":{"rendered":"Google presenta WeatherNext 3: mejora la predicci\u00f3n de lluvia y nieve"},"content":{"rendered":"

Google presenta WeatherNext 3 para afinar la predicci\u00f3n de lluvia y nieve<\/p>\n

\r\n
\r\n
\r\n
\r\n \"AccuWeather\"\r\n <\/div>\r\n
\r\n AccuWeather<\/span>\r\n Descargar<\/a>\r\n <\/div>\r\n
\r\n <\/path><\/path><\/text><\/svg>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n
\r\n <\/span>\r\n <\/div>\r\n
\r\n \r\n <\/div>\r\n <\/a>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n\n

Google ha dado a conocer hoy WeatherNext 3, la nueva versi\u00f3n de su sistema de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica. La idea, dicho en corto, es mejorar la anticipaci\u00f3n de la lluvia y la nieve<\/strong>, sobre todo cuando llegan ligadas a sistemas que se desplazan r\u00e1pido y cuesta seguir. La compa\u00f1\u00eda asegura adem\u00e1s que el modelo calcula antes y ofrece previsiones con m\u00e1s detalle.<\/p>\n\n

Ah\u00ed est\u00e1, de hecho, el cambio que m\u00e1s subraya Google: no habla solo de precisi\u00f3n, tambi\u00e9n de velocidad de c\u00e1lculo<\/strong> y de resoluci\u00f3n en los pron\u00f3sticos.<\/p>\n\n

El foco est\u00e1 puesto en la precipitaci\u00f3n, uno de los terrenos m\u00e1s complicados de cualquier previsi\u00f3n del tiempo.<\/p>\n\n

Google dice que el nuevo modelo aguanta mejor cuando toca prever lluvias y nevadas asociadas a esos sistemas de r\u00e1pido desplazamiento<\/strong>, con mejoras que en algunos casos llegan al 50% en la precisi\u00f3n con al menos un d\u00eda de antelaci\u00f3n. Tambi\u00e9n sostiene que ahora puede generar pron\u00f3sticos globales cada hora y que, para variables como la temperatura y la humedad, alcanza resoluciones de hasta 5 kil\u00f3metros. El salto se entiende mejor al lado de WeatherNext 2<\/a>, que, siempre seg\u00fan la empresa, actualizaba cada 6 horas sobre una rejilla de 25 kil\u00f3metros.<\/p>\n\n

Para Google, la diferencia no sale solo del entrenamiento del sistema. Tambi\u00e9n pesa el tipo de informaci\u00f3n que mete en juego mientras hace la predicci\u00f3n.<\/p>\n\n

WeatherNext 3 incorpora datos de observaci\u00f3n m\u00e1s recientes y m\u00e1s completos, con especial atenci\u00f3n a los datos satelitales en tiempo real. Eso le permite, en teor\u00eda, leer mejor lo que est\u00e1 pasando en la atm\u00f3sfera. Y hay un motivo bastante pr\u00e1ctico detr\u00e1s: en muchas partes del mundo faltan pluvi\u00f3metros y radares<\/strong>, as\u00ed que el sat\u00e9lite pasa a ser una pieza central para seguir tormentas, humedad y la evoluci\u00f3n de las nubes con una continuidad que desde tierra no siempre existe.<\/p>\n\n

La compa\u00f1\u00eda a\u00f1ade que ese avance puede sentirse m\u00e1s fuera de Estados Unidos y Europa<\/strong>, donde la infraestructura meteorol\u00f3gica es bastante menor.<\/p>\n\n

Google ya llevaba tiempo movi\u00e9ndose en esta direcci\u00f3n con herramientas de predicci\u00f3n inmediata de precipitaciones en \u00c1frica, y la empresa sit\u00faa WeatherNext 3 dentro de esa misma l\u00ednea. Frente a los modelos num\u00e9ricos cl\u00e1sicos, que dependen de simulaciones f\u00edsicas complejas y de horas de computaci\u00f3n en superordenadores, estos sistemas pueden sacar resultados mucho m\u00e1s deprisa. En trabajos previos de Google y de otros grupos del sector ya se hab\u00eda mostrado algo llamativo: una previsi\u00f3n a 10 d\u00edas<\/strong> pod\u00eda obtenerse en menos de un minuto con una sola m\u00e1quina.<\/p>\n\n

WeatherNext 3 tambi\u00e9n apunta al terreno energ\u00e9tico.<\/p>\n\n

Seg\u00fan Google, el sistema calcula variables como la velocidad del viento<\/strong> a 100 metros de altura, una referencia cercana a la de muchos aerogeneradores. Eso puede servir para planificar mejor las energ\u00edas renovables, justo cuando la demanda el\u00e9ctrica de los centros de datos sigue creciendo. Aun as\u00ed, en el sector piden prudencia: estas herramientas todav\u00eda tropiezan con fen\u00f3menos extremos in\u00e9ditos, con la estructura fina de algunas tormentas y con otro problema menos visible, que es entender por qu\u00e9 el modelo llega a determinadas conclusiones. Por eso la supervisi\u00f3n humana sigue siendo necesaria.<\/p>\n\n

Con este movimiento, Google refuerza una cartera en la que ya aparecen otras herramientas meteorol\u00f3gicas de IA de la casa, como GraphCast y MetNet-3. De momento, sigue sin saberse cu\u00e1ndo acabar\u00e1n traduci\u00e9ndose todas estas mejoras en ventajas concretas para el conjunto de usuarios y servicios.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Google presenta WeatherNext 3 para afinar la predicci\u00f3n de lluvia y nieve Google ha dado a conocer hoy WeatherNext 3, la nueva versi\u00f3n de su sistema de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica. La idea, dicho en corto, es mejorar la anticipaci\u00f3n de la lluvia y la nieve, sobre todo cuando llegan ligadas a sistemas que se desplazan r\u00e1pido … Continue reading “Google presenta WeatherNext 3: mejora la predicci\u00f3n de lluvia y nieve”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":9339,"featured_media":427379,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","wpcf-pageviews":0},"categories":[9317],"tags":[],"usertag":[],"vertical":[],"content-category":[14053],"class_list":["post-427380","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","content-category-ia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/427380","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9339"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=427380"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/427380\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":427381,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/427380\/revisions\/427381"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/427379"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=427380"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=427380"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=427380"},{"taxonomy":"usertag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/usertag?post=427380"},{"taxonomy":"vertical","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/vertical?post=427380"},{"taxonomy":"content-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/content-category?post=427380"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}