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title: Google Research presenta TimesFM-3, un modelo de inteligencia artificial para predecir series temporales
url: https://www.dataloco.com/es/google-research-presenta-timesfm-3-un-modelo-de-inteligencia-artificial-para-predecir-series-temporales
published: 2026-09-13T15:23:07+00:00
language: es
section: IA
source: https://the-decoder.de/googles-neues-ki-modell-sagt-die-zukunft-aus-verkaufszahlen-wetter-und-rabattplaenen-vorher/
organizations: Google Research, Amazon, Google DeepMind
publisher: Dataloco
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# Google Research presenta TimesFM-3, un modelo de inteligencia artificial para predecir series temporales

Google Research ha presentado TimesFM-3, un modelo de inteligencia artificial diseñado para predecir el futuro a partir de series temporales como las ventas diarias. El sistema evalúa datos relacionados y eventos futuros conocidos para mejorar la precisión de sus pronósticos. El objetivo principal es anticipar tendencias en diversos sectores mediante el análisis de múltiples variables simultáneamente.

El modelo se basa en una arquitectura Transformer, la misma utilizada por sus predecesores. TimesFM-3 agrupa 32 valores de medición consecutivos en un solo bloque y normaliza cada serie a una escala uniforme. Este proceso permite comparar magnitudes de diferentes tamaños de manera efectiva. El sistema vincula los datos en dos direcciones alternas: a lo largo del eje temporal, busca patrones en una serie individual utilizando solo valores pasados para evitar el uso indebido de información futura; y transversalmente, compara todas las series en un punto específico para aprender sus interconexiones. De esta forma, el modelo identifica cómo una acción de descuento en un producto puede influir en las ventas de otro.

TimesFM-3 cuenta con 330 millones de parámetros y fue entrenado con series temporales reales y sintéticas que contienen más de un billón de puntos de datos. Al igual que sus versiones anteriores, opera en modo de un solo disparo, lo que significa que no requiere entrenamiento adicional para nuevas tareas. El modelo procesa tres tipos de datos complementarios: predice simultáneamente varias magnitudes relacionadas, incorpora factores que solo existen en el pasado, como el tráfico de clientes anterior, y utiliza eventos futuros conocidos, como descuentos planificados o pronósticos del tiempo. En lugar de proporcionar una única estimación, el sistema genera nueve valores por punto temporal, lo que refleja la incertidumbre y el rango de la predicción.

A diferencia de las versiones anteriores, que calculaban el futuro bloque por bloque y acumulaban errores, TimesFM-3 marca todos los puntos temporales futuros como espacios en blanco y los rellena en un solo paso. Google ilustra esta ventaja con un ejemplo de una cadena de tiendas que vende helados. Un modelo que solo conoce las ventas pasadas continúa el patrón semanal habitual, ignorando las acciones planificadas. En cambio, TimesFM-3, al recibir el plan de descuentos, aprende de la historia cómo las promociones impulsan las ventas y calcula un aumento de aproximadamente un 20 por ciento en los días de acción.

Según Google, TimesFM-3 ocupa el primer lugar en los conjuntos de pruebas Gift-Eval, FEV-Bench y Time, superando a otros modelos preentrenados en precisión y en la evaluación de su propia incertidumbre. Los competidores mencionados incluyen Chronos-2 de Amazon, la familia Toto-2.0 y el propio predecesor TimesFM-2.5. El modelo está disponible en GitHub y Hugging Face. En las próximas semanas, se integrará en el servicio de bases de datos BigQuery de Google, donde actualmente se utiliza la versión anterior mediante el comando AI.FORECAST. Desde su lanzamiento en 2024, Google ha implementado esta familia de modelos en el comercio minorista, las finanzas, la fabricación, la salud y las ciencias naturales. Además, Google DeepMind publicó en agosto un sistema de código abierto llamado WeatherNext Cyclones para predecir huracanes tropicales con un día de antelación respecto a los modelos operativos líderes.

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