Um novo modelo de inteligência artificial desenvolvido pelo Google DeepMind e pelo Google Research promete aumentar em até um dia a antecedência das previsões de ciclones tropicais, como furacões e tufões.

Batizado de WeatherNext, o sistema apresentou resultados que, segundo os pesquisadores, permitem realizar em três dias previsões com precisão semelhante à obtida por modelos anteriores para um período de apenas dois dias. O estudo foi publicado na revista científica Nature.

Além de estimar a trajetória de um ciclone, indicando para onde a tempestade deve se deslocar, o modelo também consegue prever sua intensidade e a estrutura dos ventos. Para especialistas, a possibilidade de antecipar a chegada e o comportamento de uma tempestade pode representar uma diferença importante na preparação de populações e equipes de emergência.

Cada hora adicional de antecedência pode permitir que autoridades adotem medidas preventivas, preparem abrigos, retirem pessoas de áreas de risco e protejam estruturas que possam ser atingidas pelos fenômenos extremos.

Para desenvolver o WeatherNext, os pesquisadores utilizaram quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais, além do banco de dados IBTrACS, que reúne informações históricas de aproximadamente 5 mil tempestades.

A tecnologia combina diferentes informações para identificar padrões atmosféricos associados à formação e evolução dos ciclones. Uma das dificuldades enfrentadas pela previsão meteorológica tradicional é que a trajetória de uma tempestade depende de grandes sistemas atmosféricos, enquanto sua intensidade também sofre influência de fenômenos menores próximos ao núcleo do ciclone.

O WeatherNext busca combinar essas duas abordagens em um único sistema.

Mesmo utilizando dados com resolução de 28 por 28 quilômetros, considerada aproximadamente 100 vezes mais grosseira do que a resolução empregada por modelos tradicionais para determinadas previsões de intensidade, o sistema apresentou desempenho considerado elevado pelos pesquisadores.

IA cria até mil cenários diferentes

Outra característica do WeatherNext é a capacidade de produzir vários cenários possíveis para o mesmo ciclone, em vez de apresentar apenas uma previsão.

De acordo com o Google, o sistema atualmente consegue gerar até 1.000 cenários simultaneamente, contra 50 utilizados anteriormente. A estratégia permite representar melhor as incertezas naturais das previsões meteorológicas e identificar situações menos prováveis, mas potencialmente perigosas, como uma rápida intensificação de uma tempestade.

Uma previsão de até 15 dias pode ser produzida em menos de um minuto utilizando uma unidade especializada de processamento.

O WeatherNext já foi utilizado durante a temporada de furacões de 2025. Segundo o Google, o sistema auxiliou o National Hurricane Center (NHC), dos Estados Unidos, na previsão da rápida intensificação do furacão Melissa e de seus impactos sobre a Jamaica.

A tecnologia contribuiu para que alertas fossem emitidos com maior antecedência durante o evento.

O Google também anunciou a disponibilização dos modelos WeatherNext Cyclones e WeatherNext 2 em código aberto, permitindo que pesquisadores, agências meteorológicas e outras organizações tenham acesso à tecnologia. Uma versão mais compacta, chamada WeatherNext 2-mini, também foi disponibilizada para testes.

Apesar dos resultados promissores, os próprios pesquisadores afirmam que ainda não está totalmente esclarecido como o modelo consegue alcançar tamanha precisão utilizando dados de resolução relativamente baixa.

A expectativa é que o avanço da inteligência artificial na meteorologia possa contribuir para previsões mais rápidas e precisas, oferecendo às autoridades e à população mais tempo para se preparar diante de eventos climáticos extremos.

Por: Redação