Modelo desenvolvido pelo DeepMind e pelo Google Research antecipa trajetória, intensidade e ventos de ciclones tropicais; tecnologia foi apresentada em estudo na revista Nature 0.5x 1x 1.25x 1.5x 2x 00:00 00:00 Três dias após a passagem do furacão Melissa pela Jamaica, as águas das enchentes continuaram a subir na paróquia de St. Elizabeth devido ao bloqueio do sistema de drenagem — Foto: The New York Times Um novo modelo de inteligência artificial desenvolvido pelo Google DeepMind e pelo Google Research conseguiu ampliar em aproximadamente um dia a antecedência das previsões de ciclones tropicais, como furacões e tufões. A tecnologia pode aumentar o tempo disponível para evacuações, preparação de equipes de emergência e proteção de infraestruturas em regiões ameaçadas por tempestades. Batizado de WeatherNext, o sistema consegue realizar, com três dias de antecedência, previsões com precisão comparável à obtida por modelos anteriores para apenas dois dias. Os resultados foram apresentados em um estudo publicado na revista científica Nature. Além de indicar a trajetória provável do ciclone, a inteligência artificial consegue estimar sua intensidade e a estrutura dos ventos — combinação considerada um dos principais desafios da meteorologia. O ganho de 24 horas pode ter impacto significativo em situações de emergência. Quanto maior a antecedência de uma previsão confiável, mais tempo autoridades possuem para emitir alertas, organizar retiradas e preparar hospitais, aeroportos e outros serviços essenciais. Segundo dados apresentados pelo Google, ciclones tropicais provocaram mais de 700 mil mortes e aproximadamente US$ 1,4 trilhão em prejuízos econômicos ao redor do mundo nos últimos 50 anos. IA foi treinada com quase 20 terabytes de dados Para desenvolver o WeatherNext, os pesquisadores utilizaram quase 20 terabytes de informações atmosféricas globais. O treinamento também incluiu o IBTrACS, banco internacional que concentra registros históricos de aproximadamente 5 mil tempestades. A partir dessas informações, a inteligência artificial aprende padrões atmosféricos associados à formação, deslocamento e evolução de eventos extremos. Um dos principais desafios enfrentados pelos pesquisadores está na diferença entre prever para onde um furacão vai e determinar a força que ele terá. A trajetória depende principalmente de grandes sistemas atmosféricos, que são bem representados em modelos globais. Já mudanças na intensidade podem ser determinadas por fenômenos muito menores próximos ao olho da tempestade, exigindo tradicionalmente simulações de alta resolução. O WeatherNext procura resolver os dois problemas dentro de um único sistema. Resultado surpreende pesquisadores Um dos aspectos que mais chamou a atenção dos responsáveis pelo projeto foi a capacidade de realizar previsões de intensidade utilizando informações com resolução de 28 por 28 quilômetros. De acordo com o Google, trata-se de uma resolução aproximadamente cem vezes mais grosseira do que a utilizada por alguns modelos tradicionais desenvolvidos especificamente para analisar a intensidade de ciclones. Uma versão compacta, batizada de WeatherNext 2-mini, utiliza resolução ainda menor, de 111 por 111 quilômetros, mas também apresentou resultados considerados competitivos pelos pesquisadores. A própria equipe reconhece que ainda não compreende completamente como o modelo consegue preservar tanta precisão mesmo trabalhando com dados menos detalhados. Explicar esse comportamento permanece como uma das questões abertas da pesquisa. Mil futuros diferentes para o mesmo furacão Outra diferença está na forma como o WeatherNext trabalha com a incerteza. Em vez de apresentar apenas uma trajetória para determinada tempestade, o modelo consegue produzir simultaneamente diferentes cenários sobre sua possível evolução. O sistema passou de 50 cenários na temporada passada para até mil possibilidades para cada previsão. Segundo o Google, uma projeção de 15 dias com esse conjunto de cenários pode ser produzida em menos de um minuto utilizando unidades de processamento especializadas. A abordagem é particularmente importante para identificar acontecimentos de baixa probabilidade, mas de alto risco, como a intensificação rápida, fenômeno no qual um furacão ganha força em um curto período. Tecnologia já foi usada em furacão O modelo não ficou restrito aos laboratórios. O sistema foi utilizado durante a temporada de furacões de 2025 nos Estados Unidos. Segundo o Google, previsões do WeatherNext auxiliaram o National Hurricane Center (NHC) a identificar a rápida intensificação do furacão Melissa e os riscos associados à passagem da tempestade pela Jamaica, permitindo a emissão antecipada de alertas. O objetivo, porém, não é substituir os meteorologistas. As previsões produzidas pela inteligência artificial funcionam como mais uma fonte de dados para especialistas responsáveis por interpretar os diferentes modelos e emitir os alertas oficiais. Google abre tecnologia para pesquisadores Com a publicação do estudo, o Google também decidiu disponibilizar gratuitamente os modelos WeatherNext Cyclones e WeatherNext 2, incluindo código e pesos, para pesquisadores, serviços meteorológicos e outras organizações. A versão compacta WeatherNext 2-mini também poderá ser executada em uma única TPU e experimentada por pesquisadores por meio do Google Colab. A companhia espera que a abertura permita o desenvolvimento de ferramentas especializadas para diferentes regiões e fenômenos meteorológicos. O Google também disponibiliza previsões experimentais por meio do Weather Lab, plataforma que reúne projeções produzidas por inteligência artificial para ciclones, chuvas, temperaturas e velocidade dos ventos.