El Centro Nacional de Huracanes, con sede en Miami, incorporó herramientas de inteligencia artificial a su sistema de análisis para seguir la evolución de ciclones tropicales. Entre los modelos que ya utiliza figura uno desarrollado con WeatherNext Cyclones de Google DeepMind

Más escenarios, más margen de reacción

A diferencia de los modelos meteorológicos tradicionales, que resuelven el comportamiento de la atmósfera mediante ecuaciones físicas y requieren gran capacidad de procesamiento, estos sistemas aprenden a partir de datos históricos. En este caso, el entrenamiento incluyó observaciones y reconstrucciones meteorológicas de varias décadas

Según la información oficial, la tecnología cruza variables como temperatura, presión, humedad y viento. Con eso puede generar muchos escenarios en poco tiempo y ayudar a los pronosticadores a comparar posibles trayectorias, incluso aquellas menos probables pero con impacto relevante

“Es un gran avance”, dijo Amy McGovern, profesora de meteorología en la Universidad de Oklahoma. “Si se puede avisar a la gente con un día de antelación sobre un huracán importante, tendrán más tiempo para evacuar y prepararse, lo que en teoría salvará vidas y propiedades”, sostuvo

Ventaja en los pronósticos a cinco días

Los análisis hechos sobre ciclones registrados entre 2023 y 2025 mostraron que el modelo de DeepMind podía superar a sistemas meteorológicos tradicionales en la predicción de trayectoria, intensidad y estructura. En los pronósticos a cinco días, llegó a obtener una ventaja superior a 30 horas frente a uno de los principales modelos públicos usados como referencia

Mike Brennan, director del NHC, subrayó que el tiempo de anticipación es decisivo. “Si el período de anticipación es insuficiente, puede que no haya tiempo suficiente para evacuar el hospital o cortar el suministro eléctrico”, afirmó

Melissa, la prueba más exigente

El huracán Melissa, que llegó a Jamaica el 28 de octubre de 2025, permitió evaluar el sistema en una situación compleja. En los primeros días, distintos modelos marcaron recorridos diferentes: mientras algunos simulaban un desplazamiento hacia el noreste, el modelo de DeepMind proyectó un avance más lento hacia el oeste

Finalmente, la trayectoria llevó a Melissa hacia Jamaica. Cuatro días antes del impacto, el pronóstico oficial ubicó el punto de llegada con un error de alrededor de 11 millas náuticas, según los datos del NHC sobre el desempeño del sistema

La IA también detectó señales de una intensificación rápida cuando el ciclón aún tenía rasgos de tormenta tropical. Sus escenarios sugerían que podía fortalecerse de forma marcada sobre las aguas cálidas del Caribe. Con esa información y el apoyo de otras herramientas meteorológicas, los especialistas elevaron su nivel de confianza en un escenario de intensificación extrema

El centro llegó a proyectar que Melissa podía pasar de una categoría inicial baja a categoría 5 dentro de su ventana de pronóstico. El ciclón alcanzó Jamaica como huracán de categoría 5, con vientos sostenidos estimados en 160 nudos. Además, dejó daños en viviendas e infraestructura y provocó 45 muertes

McGovern sostuvo que el resultado respondió también al trabajo conjunto. “Los expertos de DeepMind trabajaron codo a codo con su socio, el gobierno, y eso fue lo que lo convirtió en un éxito”, señaló. “Fue un desarrollo colaborativo”, concluyó