Google DeepMind apresenta IA que amplia em um dia a previsão de ciclones

Um novo modelo de inteligência artificial, desenvolvido pelo Google DeepMind e Google Research, pode ampliar em um dia a capacidade de previsão de ciclones tropicais, como furacões e tufões. O sistema, chamado WeatherNext, consegue oferecer previsões com precisão equivalente aos modelos tradicionais em um período de dois dias, mas agora para um intervalo de três dias.

A descoberta foi revelada em um estudo publicado na revista Nature.

A capacidade do WeatherNext vai além da mera trajetória dos ciclones. Ele também prevê a intensidade das tempestades e a estrutura dos ventos associados. Esse avanço é significativo para os meteorologistas, pois cada hora adicional de aviso pode proporcionar mais tempo para preparar as populações e as equipes de emergência diante desses fenômenos perigosos.

Impacto dos ciclones no mundo

Conforme dados apresentados pelo Google, os ciclones tropicais causaram mais de 700 mil mortes e geraram prejuízos econômicos que ultrapassam US$ 1,4 trilhão nos últimos 50 anos.

O WeatherNext foi treinado com quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais, além do banco de dados IBTrACS, que compila informações históricas de cerca de 5 mil tempestades. Com essas informações, o modelo identifica padrões atmosféricos e características associadas a eventos climáticos extremos.

A tecnologia combina abordagens globais e locais para prever ciclones. Enquanto a trajetória depende das grandes correntes atmosféricas — que são melhor representadas por modelos globais — a intensidade é influenciada por fenômenos menores em torno do núcleo da tempestade, exigindo modelos mais detalhados.

O WeatherNext consegue integrar essas duas dimensões em uma única ferramenta eficaz.

Inovações no processo de previsão

Uma das inovações notáveis é que o WeatherNext realiza previsões de intensidade utilizando dados com resolução de 28 por 28 quilômetros. Essa medida é aproximadamente 100 vezes menos precisa do que a utilizada em modelos convencionais para esse tipo de previsão.

Além disso, uma versão menor do modelo, chamada WeatherNext 2 – mini, opera com resolução ainda inferior, de 111 por 111 quilômetros, mas também demonstrou um desempenho elevado segundo os pesquisadores.

O WeatherNext gera múltiplos cenários para um mesmo evento climático, em vez de produzir apenas uma previsão. Essa abordagem visa capturar a incerteza inerente às previsões meteorológicas. O sistema pode criar uma previsão abrangente para um período de até 15 dias em menos de um minuto.

No ano passado, durante a temporada de furacões, o WeatherNext ajudou o National Hurricane Center (NHC) dos Estados Unidos a prever a rápida intensificação do furacão Melissa e seu impacto na Jamaica. Graças ao modelo, o NHC pôde emitir alertas com maior antecedência.

Acesso aberto aos modelos

Além da publicação do estudo na revista Nature, o Google anunciou que liberou os modelos WeatherNext Cyclones e WeatherNext 2 em código aberto. Pesquisadores e agências meteorológicas podem acessar gratuitamente o código e os pesos dos modelos.

A empresa também disponibilizou o WeatherNext 2 – mini como uma versão compacta que pode ser executada em uma única TPU e testada através do Google Colab.

A iniciativa visa facilitar pesquisas adicionais e permitir que outros especialistas desenvolvam ferramentas específicas para diferentes regiões ou tipos de fenômenos climáticos. O Google mantém ainda o Weather Lab, uma plataforma onde é possível visualizar previsões geradas pelos modelos de IA para ciclones e diversas condições meteorológicas como temperatura, precipitação e velocidade do vento.

Apesar das promessas trazidas pelo WeatherNext, a própria equipe do Google admite que ainda não compreende totalmente como o modelo consegue alcançar previsões tão precisas utilizando dados com resolução relativamente baixa. Essa questão permanece em aberto para futuras investigações científicas.

Atualização em 28/10/2026: o texto foi corrigido com base na fonte original.