En el huracán Isaías, el conjunto de modelos de IA de Google DeepMind destacó en la previsión de la trayectoria, según un análisis de HurriLab. Para la intensidad, Michael Brennan, director del Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos (NHC), dijo que el pronóstico oficial del organismo tuvo entre un 20 % y un 40 % más de habilidad predictiva que DeepMind.
Los datos del impacto de Isaías
El NHC informó de que Isaías tocó tierra cerca de Destin, Florida, hacia las 20:30 CDT del 9 de octubre de 2026. El organismo registró vientos máximos sostenidos de 105 mph y una presión central mínima estimada de 971 mb.
Trayectoria e intensidad: dos resultados distintos
HurriLab situó a DeepMind como el sistema más cercano al lugar real de llegada de Isaías. Su previsión del momento del impacto se quedó a pocas horas, pese a haberse emitido con más de tres días de antelación. La comparación, de carácter preliminar, también indicó que los errores de trayectoria de los conjuntos tradicionales IFS ENS y GEFS superaron el doble de sus respectivos promedios de cinco años.
| Aspecto del pronóstico | Resultado informado para Isaías | Comparación |
| Trayectoria | DeepMind quedó más cerca del lugar de llegada y calculó el momento con un margen de pocas horas, con más de tres días de antelación. | Los errores de trayectoria de IFS ENS y GEFS superaron el doble de sus respectivos promedios de cinco años. |
| Intensidad | El pronóstico oficial del NHC tuvo entre un 20 % y un 40 % más de habilidad predictiva que Google DeepMind. | La comparación se refiere a la intensidad de Isaías. |
Para comparar conjuntos de previsiones, HurriLab empleó una métrica llamada fair energy score. Tiene en cuenta el error de trayectoria y el grado de acuerdo entre los distintos pronósticos del conjunto, y ajusta la ventaja que podría dar un conjunto con más integrantes. Así, la evaluación de la trayectoria no equivale a una medición de la intensidad.
El análisis de HurriLab también informó de que los sistemas de IA europeos y de GFS superaron a sus correspondientes conjuntos tradicionales en la previsión de la trayectoria de Isaías. El resultado se refiere a esta tormenta y a esa variable meteorológica.
Para ampliar el contexto sobre los modelos de Google DeepMind dedicados a los ciclones, NeoTeo también ha explicado qué es WeatherNext Cyclones. Ese contexto no cambia el resultado concreto de Isaías: trayectoria e intensidad ofrecieron evaluaciones distintas.
Los meteorólogos combinan las previsiones
El pronóstico oficial del NHC no depende de un único modelo. Sus meteorólogos consideran varias herramientas, incluidas las de IA y las tradicionales, interpretan sus resultados y deciden qué comunicar. Michael Brennan explicó que el organismo combina los modelos que considera más útiles porque cada tormenta presenta retos distintos.
La trayectoria de Isaías tampoco establece cómo funcionará DeepMind con otros huracanes. Brennan señaló que el modelo no tuvo un buen resultado al seguir al huracán Simon, en el Pacífico oriental. Michael Lowry, meteorólogo, describió los modelos de IA como cajas negras: sus aciertos o errores no explican por sí solos por qué se comporta así la atmósfera.
