La inteligencia artificial revoluciona la previsión de huracanes y supera las expectativas en 2025 Infobae
La temporada de huracanes en el Caribe concluyó el 30 de noviembre de 2025 con un hecho inédito en la última década: ningún huracán tocó suelo estadounidense. No obstante, la región caribeña sufrió daños severos a causa de tormentas intensas que afectaron especialmente a países insulares y zonas costeras. Este balance, favorable para Estados Unidos, contrastó con el impacto considerable en otras naciones del área, con daños causados por el huracán Melissa.
Como novedad en la previsión de tornados, durante este periodo, los meteorólogos contaron por primera vez con un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind. El mismo permitió acceder a pronósticos más precisos y detallados, según reportó CNN.
El Centro Nacional de Huracanes (NHC) integró esta tecnología a sus sistemas tradicionales, lo que representó un avance significativo en la predicción de ciclones. El modelo de IA de Google DeepMind se sumó al conjunto de herramientas de la entidad con el objetivo de mejorar la estimación de la intensidad de los huracanes, un desafío histórico para la meteorología.
A diferencia de los modelos físicos convencionales, como el Modelo Europeo y el Sistema de Pronóstico Global Americano (GFS), que requieren horas de procesamiento en supercomputadoras y se basan en ecuaciones físicas complejas, el sistema de IA utiliza datos históricos y puede generar proyecciones en minutos, incluso en computadoras de escritorio.
El modelo de IA para pronosticar huracanes
El funcionamiento del modelo de Google DeepMind se basa en la ejecución de múltiples simulaciones paralelas, cada una con ligeras variaciones en las condiciones atmosféricas iniciales. Este enfoque permite a los meteorólogos calibrar la confianza en los resultados y comprender mejor la incertidumbre inherente a cada pronóstico.
Durante la temporada de huracanes de 2025, la herramienta de IA proporcionó a los especialistas un nivel de confianza inusualmente alto al anticipar la rápida intensificación del huracán Melissa, tres días antes de que alcanzara Jamaica como una tormenta de categoría cinco.
Por primera vez, el NHC pudo predecir desde la formación de un huracán de categoría uno que evolucionaría hasta convertirse en un fenómeno de máxima intensidad. Los pronosticadores de la entidad destacaron en su análisis de fin de temporada que el modelo de DeepMind fue determinante para aumentar la certeza en sus proyecciones.
Wallace Hogsett, director de ciencia y operaciones en Miami, afirmó en una entrevista recogida por CNN: “Creo que está bastante claro que estos modelos de IA serán útiles y serán un componente del proceso de pronóstico de huracanes en el futuro”. Hogsett subrayó que el modelo de Google DeepMind se posicionó como uno de los sistemas individuales de mejor desempeño durante la temporada.
A pesar de que los modelos tradicionales siguen siendo fundamentales, la capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos históricos y generar escenarios alternativos en poco tiempo representa un avance relevante en la gestión de emergencias y la toma de decisiones ante eventos extremos.
No obstante, Hogsett matizó la importancia de los resultados obtenidos por el modelo en una tormenta específica, señalando que lo relevante es el rendimiento sostenido a lo largo de toda la temporada y en múltiples eventos. Un portavoz de Google DeepMind también instó a no sobrevalorar las capacidades del sistema basándose en un solo caso, como el del huracán Melissa.
Su empleo a futuro
El exjefe de la división del Centro Nacional de Huracanes, James Franklin, realizó un análisis independiente y concluyó que la inteligencia artificial superó a todos los demás sistemas informáticos en precisión de trayectoria e intensidad durante la temporada, aunque reconoció que su desempeño no fue uniforme en todas las tormentas. “Esta es una herramienta nueva y, en cierto modo, más difícil de usar que el modelo europeo o el GFS”, explicó Franklin en declaraciones citadas por CNN
También aludió a la naturaleza de “caja negra” de los modelos de IA, que buscan patrones en datos históricos sin estar anclados a principios físicos. Según Franklin, esta característica complica la evaluación de la fiabilidad de los pronósticos y refuerza la importancia de ejecutar múltiples simulaciones para estimar la certeza estadística de los resultados.
El análisis de fin de temporada del NHC dejó constancia de que la inteligencia artificial está contribuyendo a mejorar los pronósticos de intensificación rápida, un aspecto cada vez más relevante ante el aumento de estos fenómenos por el cambio climático. “Claramente, se está logrando un progreso significativo”, concluyó el informe, resaltando el papel de la IA en la evolución de la ciencia meteorológica.
John Cangialosi, especialista sénior en huracanes del centro meteorológico, describió el momento actual como el periodo de transformación más acelerado en dos décadas de experiencia profesional. No obstante, enfatizó que estas tecnologías no reemplazarán a los sistemas basados en la física ni desplazarán a los expertos humanos en la toma de decisiones.
“La IA es una herramienta increíble. Pero comete errores. Tiene errores, como cualquier otro enfoque. Es imposible que ofrezcan la respuesta correcta, exactamente la respuesta correcta para la pista, la intensidad, la estructura o, aún más importante, los impactos”, declaró.
Mientras empresas tecnológicas continúan trabajando en el desarrollo de modelos meteorológicos basados en IA, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica y sus socios internacionales avanzan en la creación de sus propios sistemas, que serán probados en la próxima temporada de huracanes del Atlántico. Este avance mara un cambio relevante en la meteorología. De cara al próximo periodo, el año que viene, los meteorólogos ven con buenos ojos nuevas pruebas y desarrollos en paralelo con la evolución de los modelos.
