IA do Google prevê ciclones com um dia a mais de antecedência

Um novo modelo de inteligência artificial desenvolvido pelo Google DeepMind e pelo Google Research pode ampliar em um dia a capacidade de previsão de ciclones tropicais, como furacões e tufões.

Segundo os pesquisadores, o WeatherNext consegue fazer, em três dias, previsões com precisão equivalente àquela alcançada por modelos anteriores para um período de dois dias.

O avanço foi apresentado em um estudo publicado na revista Nature . A tecnologia é capaz de prever não apenas a trajetória de um ciclone – ou seja, para onde a tempestade deve se deslocar -, mas também sua intensidade e a estrutura dos ventos.

Para os meteorologistas, o ganho pode ser relevante porque cada hora adicional de antecedência pode aumentar o tempo disponível para preparar populações, equipes de emergência e infraestrutura diante de eventos extremos .

Ciclones tropicais estão entre os fenômenos meteorológicos mais destrutivos do planeta. De acordo com os dados apresentados pelo Google, eles foram responsáveis por mais de 700 mil mortes e US$ 1,4 trilhão em prejuízos econômicos no mundo nos últimos 50 anos.

O WeatherNext foi treinado com quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais, além do banco de dados IBTrACS, que reúne informações históricas de quase 5 mil tempestades.

A partir desses dados, o modelo aprende padrões da atmosfera e características associadas a eventos climáticos extremos.

A tecnologia tenta resolver uma dificuldade tradicional da previsão de ciclones. A trajetória de uma tempestade depende de grandes correntes atmosféricas, que costumam ser melhor representadas por modelos globais.

Já a intensidade do ciclone é influenciada por fenômenos menores e altamente localizados ao redor de seu núcleo, que exigem modelos de maior resolução.

O WeatherNext reúne as duas abordagens em um único sistema de inteligência artificial.

Uma das características que chamou a atenção dos pesquisadores é que o modelo consegue fazer previsões de intensidade usando dados com resolução de 28 por 28 quilômetros.

Segundo o Google, isso é cerca de 100 vezes mais grosseiro do que a resolução utilizada por modelos tradicionais para esse tipo de previsão.

Uma versão menor, chamada WeatherNext 2-mini, trabalha com resolução ainda mais baixa, de 111 por 111 quilômetros, e também apresentou desempenho considerado elevado pelos pesquisadores.

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Em vez de produzir apenas uma previsão, o sistema consegue gerar diferentes cenários possíveis para um mesmo evento. A estratégia busca representar a incerteza natural das previsões meteorológicas.

Segundo o Google, uma previsão de 15 dias pode ser produzida em menos de um minuto em uma unidade de processamento especializada. Durante a temporada anterior, o sistema trabalhava com 50 cenários simultaneamente. Agora, a empresa afirma ter ampliado esse número para 1.000.

A quantidade maior de cenários permite representar situações raras, mas potencialmente perigosas, como episódios de rápida intensificação de uma tempestade.

O sistema já foi utilizado durante a temporada de furacões de 2025. De acordo com o Google, o WeatherNext ajudou o National Hurricane Center (NHC), dos Estados Unidos, a prever a rápida intensificação do furacão Melissa e seu impacto na Jamaica. A previsão contribuiu para que o órgão emitisse alertas com maior antecedência.

Além da publicação do estudo na Nature , o Google anunciou a abertura dos modelos WeatherNext Cyclones e WeatherNext 2. O código e os pesos dos modelos foram disponibilizados gratuitamente para pesquisadores, agências meteorológicas e outras organizações.

A empresa também liberou o WeatherNext 2-mini, uma versão compacta que pode ser executada em uma única TPU e testada por meio de um notebook público no Google Colab.

A iniciativa pretende permitir que pesquisadores utilizem os modelos como ponto de partida para novos sistemas de previsão , inclusive ferramentas especializadas para determinadas regiões ou tipos de fenômenos meteorológicos.

O Google também mantém o Weather Lab, plataforma que permite visualizar previsões produzidas pelos modelos de IA para ciclones e diferentes condições meteorológicas, como temperatura, chuva e velocidade dos ventos.

Apesar dos avanços, a própria empresa afirma que ainda não está completamente claro como o modelo consegue alcançar previsões tão precisas utilizando dados de resolução relativamente baixa. Segundo os pesquisadores, entender esse mecanismo continua sendo uma questão aberta de pesquisa.

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Publicado originalmente por CNN Brasil. Leia a matéria completa em https://www.cnnbrasil.com.br/tecnologia/ia-do-google-preve-ciclones-com-um-dia-a-mais-de-antecedencia/.