A tecnologia de IA WeatherNext, da Google, foi concebida para melhorar a previsão de ciclones, dando aos meteorologistas mais informação e tempo para antecipar a evolução das tempestades.
A Google DeepMind apresentou o WeatherNext como um avanço histórico na previsão de ciclones, um domínio onde cada hora de antecedência pode significar vidas salvas e danos mitigados. Os ciclones tropicais, incluindo furacões e tufões, continuam a ser algumas das forças naturais mais destrutivas do planeta, responsáveis por mais de 700 mil mortes e perdas económicas superiores a 1,4 biliões de dólares ao longo das últimas cinco décadas, refere a gigante tecnológica.
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A dificuldade em prever a sua formação, trajetória e intensidade tem sido um desafio persistente para os meteorologistas, que trabalham sob enorme pressão para emitir avisos precisos e atempados
Num artigo publicado na Nature, a DeepMind revela que o modelo WeatherNext atingiu uma precisão de última geração na previsão da trajetória, intensidade e estrutura dos ventos de ciclones tropicais. Em média, o sistema oferece aos meteorologistas o equivalente a um dia adicional de precisão. Ou seja, previsões de três dias tão boas quanto as previsões de dois dias dos modelos anteriores, representando um salto comparável a uma década de progresso científico.
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Este avanço resulta de uma colaboração entre as equipas da Google DeepMind, a Google Research e instituições como o National Hurricane Center (NHC), CIRA e o UK Met Office, que já viram impacto real da tecnologia no terreno.
Durante a época de furacões de 2025, o WeatherNext permitiu ao NHC antecipar a rápida intensificação do furacão Melissa e prever a sua chegada à Jamaica, possibilitando avisos antecipados que deram às equipas locais tempo crítico para preparar a resposta. Em 2026, o sistema evoluiu para gerar mil cenários possíveis por ciclone, oferecendo aos especialistas uma visão probabilística mais rica para apoiar decisões complexas em tempo real.
A DeepMind anuncia agora a disponibilidade aberta dos modelos WeatherNext 2 e WeatherNext Cyclones, com o objetivo de democratizar o acesso a ferramentas avançadas de previsão e fortalecer as comunidades vulneráveis a fenómenos extremos. A empresa espera que esta abertura acelere a investigação, melhore a preparação para desastres naturais, apoie a expansão das energias renováveis e ajude a antecipar eventos meteorológicos severos em diferentes regiões do mundo.
O WeatherNext distingue-se por unir duas abordagens tradicionalmente separadas. Os modelos globais, que captam correntes atmosféricas de larga escala responsáveis pela trajetória dos ciclones e modelos locais de alta resolução, que são essenciais para prever a intensidade e processos termodinâmicos no núcleo das tempestades. Até agora, esta divisão obrigava a compromissos entre precisão e escala, mas o WeatherNext elimina essa barreira ao prever simultaneamente a trajetória, a intensidade e a estrutura dos ventos com um único modelo de IA.
O sistema foi treinado com quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais e com o histórico de cerca de 5 mil ciclones do repositório IBTrACS, permitindo-lhe aprender padrões complexos e modelar eventos extremos com maior fidelidade. Nos testes realizados com ciclones de 2023 e 2024, o WeatherNext Cyclones demonstrou uma vantagem média superior a 24 horas na previsão de trajetória, intensidade e estrutura dos ventos, quando comparado com modelos de referência internacionais.
Uma das descobertas é que o modelo alcança esta precisão utilizando dados com resolução de 28×28 km, que são cem vezes maiores do que a dos modelos tradicionais. A versão reduzida, o WeatherNext 2-mini, com resolução de 111×111 km, mantém um desempenho robusto, diz a Google. Esta eficiência desafia pressupostos científicos estabelecidos e abre novas questões de investigação sobre como a IA consegue extrair padrões tão finos a partir de dados tão agregados.
A DeepMind conclui que este avanço representa um salto equivalente a dez anos de progresso na previsão de ciclones. Reforça também o convite à comunidade científica para colaborar na expansão destas ferramentas, combinando a capacidade da IA com a experiência indispensável dos meteorologistas para proteger vidas e infraestruturas num clima em rápida mudança.
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