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La inteligencia artificial puede tener sus defectos, pero programas específicos han demostrado ser herramientas innovadoras (si no salvadoras) en los pronósticos de huracanes, y el Centro Nacional de Huracanes seguirá incorporándolos a su arsenal de pronósticos.
El año pasado, un modelo de IA fue en realidad más preciso que los métodos tradicionales para predecir la potencia y la trayectoria de Melissa, el huracán más peligroso de la temporada.
El oficial de operaciones del Centro de Huracanes, Wallace Hogsett, dijo que a medida que los pronosticadores adquirieron experiencia el año pasado, «comenzaron a integrar estos nuevos sistemas de predicción meteorológica de IA como guía a la hora de preparar pronósticos operativos».
En su revisión de la temporada 2025, el Centro de Huracanes dijo que los pronósticos oficiales “en general superaron a la mayoría de los modelos dinámicos y de consenso, aunque la media del conjunto de Google DeepMind (GDMI) mostró un rendimiento ligeramente mejor a corto plazo”.
La temporada de huracanes de este año comienza el lunes y se extiende hasta el 30 de noviembre. En este punto, el Centro de Huracanes considera que la IA es otra herramienta más en la caja de herramientas, pero que podría salvar vidas.
El principal de ellos: DeepMind AI de Google. Hogsett dijo que el Centro de Huracanes “se ha asociado directamente con Google DeepMind para desarrollar un nuevo modelo de pronóstico de huracanes mediante IA que se utilizó experimentalmente durante la temporada 2025”.
Cuando DeepMind ganó
Melissa, el huracán más fuerte registrado en tocar tierra en Jamaica, fue el huracán más destructivo y mortal de 2025. Sorprendió a los meteorólogos al aumentar rápidamente hasta tener vientos máximos sostenidos de 190 mph, empatando al huracán Allen de 1980 como el huracán atlántico más fuerte registrado.
“El huracán Melissa fue una tormenta impactante y muy difícil de pronosticar”, dijo Hogsett. «Los modelos de IA perfeccionaron desde el principio la trayectoria probable y la intensidad y proporcionaron una guía muy valiosa para complementar nuestra guía tradicional (predicción numérica del tiempo)».
“Durante el huracán Melissa, verán que el modelo de Google fue el que insistió en que esto se convertiría en Categoría 5 y seguiría siendo Categoría 5”, dijo Bryan Norcross, especialista en huracanes de Fox Weather, quien estuvo en el sur de Florida para albergar la Semana de Huracanes de la cadena en la primera semana de junio.
Otros modelos sugirieron que Melissa crecería con mucha fuerza “pero fluctuaron en sus predicciones, donde el modelo de Google insistió en que tomaría una trayectoria hacia el oeste y luego giraría hacia el norte y sería una tormenta espectacularmente intensa”, dijo Norcross.
Norcross dijo que al integrar el pronóstico de DeepMind, el Centro de Huracanes pudo hacer un “pronóstico muy agresivo y sensible que fue muy preciso y benefició a la gente de Jamaica”.
Otra victoria de Deepmind fue el huracán Imelda en septiembre del año pasado.
El meteorólogo Jeff Berardelli de WFLA-TV Tampa Bay señaló en el sitio de redes sociales X que cuando la mayoría de los modelos mostraban una llegada a tierra en las Carolinas, DeepMind predijo consistentemente un giro brusco a la derecha hacia el mar, lo que finalmente sucedió.
«Sin duda, otros modelos como el canadiense, el alemán Icon y el Euro AI también mostraron en general esta pista mar adentro», escribió Berardelli, «así que Google AI no estaba solo. Pero teniendo en cuenta su desempeño esta temporada, parece que está dando otra vuelta de victoria».
Muchas felicitaciones a Google Deep Mind AI.
Este gráfico es de hace 4 días (25 de septiembre) cuando la mayoría de los modelos mostraban la llegada de #Imelda a tierra en Carolina del Norte y Carolina del Sur.
La IA de Google ha mostrado constantemente un giro brusco a la derecha. Hubo un par de carreras en las que estuvo más cerca de la costa, pero en general el… pic.twitter.com/szyH8D7mBB– Jeff Berardelli (@WeatherProf) 29 de septiembre de 2025
Cómo encaja todo
La metodología de la previsión tradicional y la previsión de IA es bastante diferente.
Google DeepMind y otros modelos de huracanes de IA examinan grandes cantidades de datos históricos para encontrar patrones y utilizar esos patrones para predecir lo que harán las tormentas. Los pronósticos tradicionales utilizan datos actuales para resolver ecuaciones complejas de física atmosférica.
Hogsett dijo que la mayoría de los modelos de IA actuales se basan en enormes conjuntos de datos globales que incorporan todas las observaciones globales y abarcan muchas décadas. Una vez que aprenden las relaciones entre variables como la presión, el viento y la temperatura, obtienen una instantánea de las condiciones globales actuales y estiman el estado futuro de la atmósfera.
El primer paso tanto en la IA como en los modelos tradicionales es recopilar una instantánea del clima del planeta durante un período de unas pocas horas y asimilarla en un conjunto de datos masivo, dijo Norcross.
Los sistemas de IA utilizan una increíble cantidad de datos del Centro Nacional de Huracanes, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica y de servicios meteorológicos de todo el mundo.
Algunos de los datos provienen de aviones cazadores de huracanes que lanzan instrumentos llamados sondas tanto en la tormenta como alrededor de ella. También hay satélites que envían datos y el Servicio Meteorológico Nacional lanza globos dos veces al día desde cada una de sus oficinas.
Luego, esos datos son asimilados por diferentes grupos, y diferentes programas de asimilación producen resultados diferentes. «El estándar de oro de esa estimación del punto de partida lo realiza el Centro Europeo, los que hacen lo que llamamos el modelo euro», dijo Norcross.
«Google DeepMind y la mayoría de los otros modelos de IA en todo el mundo utilizan la asimilación de datos europea», dijo Norcross.
La próxima frontera en IA para los pronósticos de huracanes, dijo, es desarrollar IA para el paso de asimilación del proceso y probarla con los métodos actuales.
«Están llegando más herramientas y modelos basados en IA y los estamos evaluando todos exhaustivamente para su posible integración en las operaciones de pronóstico», dijo Hogsett. «En el NHC, apenas estamos empezando a vislumbrar la superficie de cómo se pueden utilizar estos nuevos modelos».
