Uma nova tecnologia de inteligência artificial promete dar aos meteorologistas mais tempo para previsão ciclones tropicais, como furacões e tufões, antes que esses fenômenos atinjam regiões habitadas.
Desenvolvido pelo Google DeepMind e pelo Google Research, o sistema consegue produzir previsões que, segundo os pesquisadores, alcançam em três dias uma precisão semelhante à obtida por modelos anteriores para dois dias.
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A diferença pode parecer pequena, mas um dia adicional de antecedência pode ser decisivo para preparar populações, equipes de emergência e estruturas diante de eventos extremos.
Como funciona a nova IA para previsão de ciclones?
O modelo recebeu o nome de WeatherNext e foi desenvolvido para analisar diferentes características dos ciclones tropicais.
A tecnologia consegue estimar não apenas a trajetória de uma tempestade, mas também sua intensidade e a estrutura dos ventos.
Isso é importante porque prever um ciclone envolve diferentes escalas atmosféricas.
A trajetória depende principalmente das grandes correntes da atmosfera, enquanto a intensidade está relacionada a fenômenos menores e mais concentrados próximos ao núcleo da tempestade.
O WeatherNext tenta reunir essas informações em um único sistema de inteligência artificial.
IA foi treinada com milhares de tempestades
Para desenvolver o modelo, os pesquisadores utilizaram quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais.
Também foi utilizado o IBTrACS, banco de dados que reúne informações históricas de aproximadamente 5 mil tempestades.
A partir desse material, o sistema aprendeu padrões atmosféricos relacionados à formação, deslocamento e evolução de ciclones tropicais.
Uma das características destacadas pelos pesquisadores é que o modelo consegue fazer previsões de intensidade utilizando dados com resolução de 28 por 28 quilômetros.
Segundo o Google, essa resolução é cerca de 100 vezes mais grosseira do que aquela normalmente utilizada por modelos tradicionais para esse tipo específico de previsão.
O que muda quando a previsão de ciclones ganha um dia?
O principal ganho está no tempo disponível para tomar decisões.
Quando uma tempestade apresenta risco de atingir determinada região, algumas horas adicionais podem permitir que autoridades organizem equipes de emergência, emitam alertas, preparem abrigos e orientem moradores.
O benefício também pode alcançar setores como transporte, energia e infraestrutura.
Por isso, um dia adicional de antecedência não significa apenas uma previsão mais longa. Em determinadas situações, ele pode representar mais tempo para reduzir os impactos provocados por um fenômeno extremo.
IA consegue criar mil cenários para o mesmo ciclone
Outra característica do WeatherNext é a capacidade de trabalhar com diferentes possibilidades para um mesmo evento.
Em vez de produzir apenas uma trajetória, o sistema consegue gerar até mil cenários simultaneamente, segundo o Google.
A estratégia permite representar melhor as incertezas naturais presentes nas previsões meteorológicas.
Entre os cenários que podem ser analisados estão situações menos prováveis, mas potencialmente perigosas, como uma rápida intensificação de uma tempestade.
O Google afirma que uma previsão de 15 dias pode ser produzida em menos de um minuto em uma unidade de processamento especializada.
Tecnologia já foi usada durante temporada de furacões
O WeatherNext foi utilizado durante a temporada de furacões de 2025.
Segundo o Google, o sistema ajudou o National Hurricane Center (NHC), dos Estados Unidos, na previsão da rápida intensificação do furacão Melissa e de seus impactos na Jamaica.
De acordo com a empresa, as informações contribuíram para que o órgão emitisse alertas com maior antecedência.
A experiência serviu como um dos exemplos utilizados pelos pesquisadores para avaliar o desempenho da nova tecnologia em situações reais.
Google libera modelos para pesquisadores
Além do estudo publicado na revista Nature, o Google anunciou a disponibilização dos modelos WeatherNext Cyclones e WeatherNext 2.
O código e os pesos foram disponibilizados gratuitamente para pesquisadores, agências meteorológicas e outras organizações.
Também foi apresentada uma versão menor, chamada WeatherNext 2-mini, que pode ser executada em uma única TPU e testada por meio de um notebook público no Google Colab.
A ideia é permitir que outras equipes utilizem os modelos como base para desenvolver sistemas de previsão especializados.
IA pode substituir os modelos meteorológicos tradicionais?
Apesar dos resultados, a tecnologia não significa que os modelos meteorológicos tradicionais deixarão de ser utilizados.
O WeatherNext representa uma nova abordagem baseada em inteligência artificial e pode complementar as ferramentas utilizadas atualmente pelos meteorologistas.
O próprio Google reconhece que ainda existe uma questão em aberto: os pesquisadores não compreendem completamente como o modelo consegue alcançar níveis tão altos de precisão utilizando dados com resolução relativamente baixa.
Por isso, ainda há pesquisas para entender o funcionamento interno do sistema e avaliar seu desempenho em diferentes situações.
Tecnologia pode ajudar a antecipar eventos extremos
O avanço mostra como a inteligência artificial está começando a ser utilizada não apenas em ferramentas digitais, mas também na previsão de fenômenos naturais.
No caso dos ciclones, a possibilidade de obter previsões mais precisas com maior antecedência pode representar uma ferramenta adicional para serviços meteorológicos e autoridades responsáveis pela emissão de alertas.
O Google também mantém o Weather Lab, plataforma que permite visualizar previsões produzidas por modelos de inteligência artificial para ciclones e outras condições meteorológicas.
Se os resultados observados nos testes continuarem sendo confirmados, a tecnologia poderá transformar justamente uma das partes mais importantes da previsão de ciclones: o tempo disponível para agir antes que a tempestade chegue.
