Fabrício Mainenti
RedatorDurante décadas, prever o tempo para os dias seguintes foi um verdadeiro desafio, que envolvia o uso de supercomputação de grande escala e física pura, com uma equipe de meteorologistas por trás.
Hoje, a inteligência artificial está reescrevendo essas regras, já que os modelos baseados em machine learning (aprendizado de máquina) deixaram de ser apenas uma promessa de laboratório e passaram a operar em tempo real, oferecendo suporte a esses profissionais.
O caso do furacão Isaías
Para demonstrar o potencial dessa tecnologia no campo da meteorologia, um usuário do X, Packie Young, compartilhou como um modelo da DeepMind antecipou o surgimento do furacão Isaías com uma precisão quase mágica. Especificamente, o modelo FNV3, do Weather Labs, é uma dessas grandes promessas.
No que diz respeito à trajetória, a IA acertou em cheio. Segundo uma análise do HurriLab, o modelo de IA previu o momento em que o furacão atingiria o continente com uma margem de erro de poucas horas, com mais de três dias de antecedência.
Foi, inclusive, o modelo que mais se aproximou do ponto real de impacto, na Flórida. Em contrapartida, os sistemas tradicionais — tanto o europeu quanto o americano — desviaram-se excessivamente para o oeste.
Mas há ressalvas
Embora tenha funcionado muito bem, o próprio diretor do Centro Nacional de Furacões (NHC) observou que a previsão oficial do órgão foi entre 20% e 40% mais precisa que a da IA ao prever a intensidade do furacão. Nesse aspecto, os modelos clássicos, como o HWRF e o HMON, continuaram sendo superiores nas previsões de intensidade a longo prazo.
Uma revolução
Para além desse caso específico, existe uma vasta literatura científica que aponta as vantagens da utilização desses modelos de IA. Por exemplo, um artigo publicado na Nature ainda este ano sobre o modelo WeatherNext Cyclones demonstrou que, após ser avaliado com ciclones entre 2023 e 2025, ele conseguiu oferecer, em média, um dia ou mais de antecedência em relação aos principais modelos atualmente em operação.
Mas a prova mais importante que temos veio do NHC em seu relatório de 2025 — o primeiro ano em que a instituição incorporou modelos de IA em suas operações em tempo real. Nesse cenário, o modelo da DeepMind superou a previsão do NHC quanto à trajetória em um horizonte de 12 a 72 horas, apresentando um desempenho comparável no que diz respeito à intensidade. Tais resultados levaram à sua integração plena nas operações diárias.
A mudança institucional
Durante o furacão Isaías, os meteorologistas norte-americanos ajustaram suas previsões oficiais para que se alinhassem às do modelo da DeepMind, deixando em segundo plano gigantes históricos, como o modelo europeu ou o GFS norte-americano.
Esse nível de confiança também explica o que ocorreu com o furacão Melissa: graças ao uso de IA, o NHC conseguiu antecipar sua rápida intensificação quase três dias antes de o fenômeno atingir a Jamaica.
Por sua vez, o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF) já conta com IA plenamente operacional por meio do modelo AIFS — disponível desde 25 de fevereiro do ano passado e utilizado em conjunto com o modelo físico IFS. A principal diferença, neste caso, reside na eficiência: a IA consome cerca de 1.000 vezes menos energia por previsão.
Na Espanha, a AEMET também tem avançado, embora adote uma abordagem mais pragmática, desenvolvendo o modelo ANEMOI-ML dentro do contexto europeu. A agência pública aponta que, atualmente, os resultados obtidos com IA ainda são inferiores aos dos modelos tradicionais. O principal problema é a suavização de extremos meteorológicos — um fator de risco significativo quando é necessário emitir alertas para chuvas torrenciais.
Os meteorologistas são necessários e, a princípio, não serão substituídos pela IA, ao contrário do que se poderia imaginar. Atualmente, a maioria dos modelos depende da meteorologia tradicional para iniciar suas operações e processar as informações por meio de cálculos físicos complexos, atuando, por ora, como um sistema de apoio.
Isso não exclui a possibilidade de que, no momento em que a IA for capaz de absorver todo o processo — desde a coleta de dados em um sensor até a geração do mapa meteorológico —, os modelos físicos tradicionais possam se tornar obsoletos.
Imagem de capa | Josias Salinas
Texto traduzido e adaptado do portal parceiro Xataka Espanha
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