En la temporada de huracanes del Atlántico de 2025, las previsiones más afinadas no salieron solo de superordenadores llenos de ecuaciones. Muchas llegaron de nuevos modelos de inteligencia artificial entrenados con décadas de datos, que el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos ya usa como guía experimental. La promesa es clara, avisar antes y mejor para evitar tragedias.
Si hoy miras el pronóstico en el móvil, detrás de ese mapa hay algo más que flechas de viento y colores de lluvia. Redes neuronales como las que desarrolla Google DeepMind aprenden de huracanes pasados, de imágenes de satélite y de la temperatura del océano para intuir cómo se comportará el siguiente. El resultado está siendo alentador, aunque los propios expertos recuerdan que ningún modelo es perfecto.
De los superordenadores a las redes neuronales
Durante décadas, la predicción de huracanes se ha apoyado en modelos numéricos que resuelven las leyes físicas de la atmósfera con mucha potencia de cálculo. Son herramientas sólidas, pero requieren horas en superordenadores y aún fallan cuando una tormenta cambia de rumbo o se refuerza de golpe. La IA se salta las ecuaciones y aprende directamente de los datos, buscando patrones que se repiten una y otra vez.
Más tiempo para evacuar y proteger la costa
Una nota de preguntas y respuestas del Centro Nacional de Huracanes explica que estos modelos analizan archivos globales de muchas décadas y aprenden cómo se relacionan viento, presión y temperatura. El equipo de Google DeepMind ha presentado además un modelo de ciclones tropicales que genera varios escenarios de trayectoria e intensidad con antelación y que, según las primeras pruebas con el centro, iguala a algunos modelos físicos usando menos recursos de cálculo.
¿Por qué importa todo esto fuera del laboratorio? Porque si una autoridad dispone de un aviso creíble de que una tormenta va a intensificarse antes de tocar tierra, puede tomar decisiones con horas de margen. Eso se traduce en evacuaciones mejor planificadas, en hospitales que ajustan turnos y en familias que no se enteran de la alerta cuando ya viajan hacia la costa.
En 2025, los expertos del Centro Nacional de Huracanes describieron cómo algunos de estos modelos de IA acertaron muy pronto la trayectoria y la potencia de huracanes especialmente complicados, como Melissa en el Atlántico. Además, estos sistemas pueden explorar muchos caminos posibles al mismo tiempo y construir abanicos de rutas, intensidades y marejadas, que luego se convierten en mapas de riesgo más detallados para costas, carreteras o infraestructuras críticas.
Lo que la IA todavía no ve
La propia NOAA admite que la IA es una herramienta muy poderosa, pero no infalible. Los meteorólogos del Centro Nacional de Huracanes repiten que estos sistemas deben sumarse a los métodos clásicos, no reemplazarlos, y que la IA es solo una pieza más de la caja de herramientas, no el jefe de la sala de operaciones.
Un estudio académico de 2025, liderado por la Universidad de Chicago, analizó un modelo entrenado sin huracanes extremos y vio que tendía a infravalorar tormentas similares a las de categoría cinco. Sus autores advierten de que estos sistemas pueden quedarse “ciegos” ante eventos raros y los describen como notables, pero no mágicos, algo que refuerza un mensaje simple para el ciudadano, la IA ayuda a afinar los avisos, pero las fuentes de confianza siguen siendo los boletines oficiales y las autoridades locales.
La nota de prensa principal se ha publicado en Google DeepMind.
