Nova IA do Google antecipa ciclones com precisão inédita e dá até 24 horas extras para alertas

Uma inteligência artificial desenvolvida pelo Google DeepMind promete revolucionar a previsão de ciclones tropicais. Batizado de WeatherNext, o modelo consegue antecipar a trajetória, a intensidade e a estrutura dos ventos dessas tempestades com precisão inédita, oferecendo aos meteorologistas até 24 horas extras para emissão de alertas.

O sistema foi apresentado em um estudo publicado na revista científica Nature e representa um avanço considerado equivalente a cerca de uma década de evolução nas previsões meteorológicas para esse tipo de fenômeno.

Segundo os pesquisadores, ciclones tropicais — conhecidos como furacões ou tufões, dependendo da região — estão entre os desastres naturais mais devastadores do planeta. Nos últimos 50 anos, esses eventos causaram mais de 700 mil mortes e prejuízos estimados em US$ 1,4 trilhão em todo o mundo.

A tecnologia já foi utilizada durante a temporada de furacões de 2025. No caso do Furacão Melissa, o modelo ajudou a prever com antecedência a rápida intensificação da tempestade e o local exato onde ela atingiria a Jamaica, permitindo que autoridades organizassem ações preventivas com mais eficiência.

Outro diferencial do WeatherNext é a capacidade de gerar mil cenários possíveis para cada ciclone, aumentando a precisão das previsões e identificando eventos extremos que modelos convencionais podem não detectar a tempo. Além disso, o sistema produz previsões de até 15 dias em menos de um minuto, utilizando unidades de processamento especializadas.

Para desenvolver o modelo, os pesquisadores utilizaram cerca de 20 terabytes de dados meteorológicos, além de informações históricas de quase cinco mil tempestades registradas ao redor do mundo.

O Google também anunciou que disponibilizará versões abertas da tecnologia para pesquisadores e instituições meteorológicas. A iniciativa busca ampliar o acesso à ferramenta, especialmente em países com menor capacidade computacional, contribuindo para o monitoramento de eventos climáticos extremos e para ações de prevenção e resposta a desastres.