El Centro Nacional de Huracanes (NHC) incorporó herramientas de inteligencia artificial para analizar la evolución de los ciclones y comparar posibles escenarios antes de que una tormenta alcance zonas pobladas.
Entre las tecnologías utilizadas figura WeatherNext Cyclones, un modelo desarrollado por Google DeepMind que busca mejorar la predicción de trayectoria, intensidad y estructura de los huracanes.
El modelo de IA puede analizar miles de escenarios
Los modelos meteorológicos tradicionales utilizan ecuaciones físicas para representar el comportamiento de la atmósfera y requieren una elevada capacidad de procesamiento.
Los sistemas de inteligencia artificial siguen un enfoque diferente: utilizan grandes volúmenes de información histórica para identificar patrones entre variables meteorológicas.
WeatherNext Cyclones analiza factores como temperatura, presión, humedad y viento a partir de observaciones y reconstrucciones meteorológicas acumuladas durante varias décadas.
Su capacidad permite generar numerosos escenarios en poco tiempo, lo que ofrece a los especialistas más alternativas para comparar la posible evolución de un ciclón.
El NHC puede incorporar estos pronósticos a su análisis para detectar escenarios de menor probabilidad que, sin embargo, podrían provocar consecuencias importantes.
Las evaluaciones realizadas con ciclones registrados entre 2023 y 2025 mostraron resultados relevantes. En determinados pronósticos a cinco días, el modelo de DeepMind llegó a ofrecer una ventaja superior a 30 horas frente a uno de los principales modelos públicos utilizados como referencia.
Para los especialistas, ese margen puede resultar determinante cuando las autoridades necesitan preparar evacuaciones, hospitales, servicios de emergencia o infraestructura eléctrica.
Melissa puso a prueba la tecnología
El huracán Melissa, que impactó Jamaica el 28 de octubre de 2025, representó uno de los casos utilizados para evaluar el comportamiento del modelo en una situación compleja.
Durante las primeras etapas del ciclón, diferentes modelos plantearon trayectorias distintas. El sistema de DeepMind apuntó hacia una evolución más lenta hacia el oeste, escenario que posteriormente coincidió con el desplazamiento de Melissa hacia Jamaica.
Cuatro días antes del impacto, el pronóstico oficial ubicó el punto de llegada con un error aproximado de 11 millas náuticas, de acuerdo con los datos del NHC.
La inteligencia artificial también detectó señales de una posible intensificación rápida cuando Melissa todavía presentaba características de tormenta tropical.
Sus escenarios mostraron la posibilidad de que el sistema alcanzara una intensidad considerablemente mayor mientras avanzaba sobre las aguas cálidas del Caribe.
Con esa información y el análisis de otras herramientas meteorológicas, los especialistas incrementaron su confianza en un escenario de intensificación extrema. El NHC llegó a proyectar la posibilidad de que Melissa alcanzara categoría 5 dentro del período de pronóstico.
El ciclón finalmente llegó a Jamaica como huracán categoría 5, con vientos sostenidos estimados en 160 nudos. El fenómeno provocó daños en viviendas e infraestructura y dejó 45 personas fallecidas.
Lo que dicen los expertos
La experiencia también mostró el papel que puede desempeñar la IA dentro del sistema de pronóstico: no sustituye el análisis de los meteorólogos, sino que proporciona escenarios adicionales que los especialistas pueden comparar con otros modelos y observaciones.
Amy McGovern, profesora de meteorología de la Universidad de Oklahoma, destacó que contar con mayor anticipación puede permitir a las autoridades disponer de más tiempo para preparar evacuaciones y proteger infraestructura.
Mike Brennan, director del NHC, también ha subrayado la importancia del tiempo de anticipación cuando una tormenta amenaza zonas pobladas, debido a que decisiones como evacuar hospitales o desconectar servicios eléctricos requieren planificación previa.
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