La IA de Google DeepMind anticipó la llegada del huracán Isaias al noroeste de Florida, mientras algunos pronósticos convencionales apuntaban inicialmente hacia Luisiana. El acierto ayudó al Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos (NHC) a orientar su pronóstico oficial. Al calcular la intensidad del ciclón, el pronóstico combinado del organismo fue mejor que DeepMind, según un reporte de NPR publicado el 26 de octubre de 2026.
Isaias tocó tierra cerca de Destin la noche del 9 de octubre como huracán de categoría 2. El boletín del NHC que documentó el impacto informó vientos máximos sostenidos de 165 km/h.
La elección del NHC quedó registrada antes del impacto
El boletín del 7 de octubre ya describía la separación entre las herramientas: los modelos de IA situaban la trayectoria más al este y los basados en física, más al oeste. La agencia favoreció las soluciones orientales, aunque mantuvo su ruta al oeste de las propuestas por DeepMind y por HCCA, un sistema que combina pronósticos. También advirtió que la confianza en la trayectoria era inferior a la habitual.
Un día después, el NHC dejó por escrito que apoyaba más su trayectoria en el promedio de escenarios de Google DeepMind, identificado como GDMI, y en HCCA. Los describió como sus mejores herramientas de trayectoria en lo que iba de año. La discrepancia con los modelos físicos seguía presente.
Ese mismo boletín del 8 de octubre preveía que Isaias se fortaleciera antes de debilitarse cerca de la costa por un aumento de la cizalladura, el cambio del viento con la altura. Así, la decisión sobre dónde llegaría el huracán coexistía con otra evaluación sobre cómo evolucionaría su fuerza.
La comparación posterior conservó esa diferencia. Michael Brennan, director del NHC, explicó a NPR que DeepMind destacó al seguir la ruta de Isaias, pero quedó por detrás del pronóstico combinado del organismo para estimar su intensidad.
Qué demuestra la evaluación científica de WeatherNext
WeatherNext Cyclones aprende patrones de datos atmosféricos y registros históricos de ciclones. Genera múltiples escenarios posibles para representar la incertidumbre, en vez de ofrecer únicamente una trayectoria.
Un estudio revisado por pares, publicado en Nature el 6 de agosto de 2026, evaluó el sistema con ciclones de 2023 y 2024 de todo el mundo y con casos del Atlántico Norte y el Pacífico oriental de 2025. Entre sus autores figuran investigadores de Google y pronosticadores del NHC.
Los autores reportaron una ventaja media de al menos un día frente a modelos operativos de referencia para trayectoria, intensidad y extensión de los vientos. Esto significa alcanzar una precisión comparable con mayor anticipación. La evaluación precede a Isaias y sus resultados son promedios de múltiples tormentas.
El trabajo distingue las comparaciones entre modelos individuales de las evaluaciones de consenso, que combinan varias herramientas. También encontró mejoras al incorporar WeatherNext Cyclones a esos conjuntos. Esa distinción ayuda a interpretar el caso de Florida: el mejor resultado de una herramienta en trayectoria puede coexistir con una mejor estimación de intensidad del pronóstico combinado.
Brennan explicó a NPR que los meteorólogos interpretan los cambios entre actualizaciones y los traducen en información sobre riesgos. El NHC comparte regularmente sus observaciones con Google DeepMind para mejorar el modelo.
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