WeatherNext: IA do Google DeepMind alcança avanço histórico na previsão de ciclones
Pesquisadores do Google DeepMind publicaram na revista Nature um resultado que equivale a uma década de progresso meteorológico em um único modelo. O WeatherNext — um sistema de inteligência artificial para previsão do tempo — conseguiu prever com precisão a trajetória, intensidade e estrutura de ventos de ciclones tropicais com um dia extra de antecedência em relação aos melhores modelos anteriores.
Na prática, as previsões de três dias do WeatherNext são tão precisas quanto as previsões de dois dias dos modelos tradicionais. Para comunidades costeiras, esse dia adicional de alerta pode significar a diferença entre evacuação bem-sucedida e desastre.
Impacto real na temporada de furacões de 2025
O modelo já saiu do laboratório. Durante a temporada de furacões de 2025, o WeatherNext ajudou o National Hurricane Center (NHC) dos Estados Unidos a fazer uma previsão histórica para o furacão Melissa, antecipando sua rápida intensificação e o ponto exato de impacto na Jamaica. O alerta antecipado deu às equipes em campo tempo crítico para preparação.
Este ano, o sistema foi expandido: agora gera 1.000 cenários possíveis para cada ciclone, capturando eventos raros mas potencialmente catastróficos — como episódios de intensificação rápida.
Como o modelo funciona
O WeatherNext resolve um trade-off histórico na meteorologia. A trajetória de um ciclone é governada por correntes atmosféricas globais (exigindo modelos de baixa resolução), enquanto sua intensidade depende de processos físicos de escala fina no núcleo da tempestade (exigindo alta resolução).
O modelo do DeepMind unifica essas duas escalas em uma única arquitetura, treinada em 20 terabytes de dados atmosféricos globais e no banco de dados histórico IBTrACS com quase 5.000 tempestades documentadas. Surpreendentemente, o WeatherNext alcança essa precisão usando dados com resolução de apenas 28×28 km — 100 vezes mais grosseira que modelos tradicionais.
O sistema usa Functional Generative Networks (FGNs) para produzir conjuntos de previsões diferentes que capturam a incerteza inerente da meteorologia. Uma previsão de 15 dias é gerada em menos de um minuto em uma única TPU.
Código aberto para a comunidade científica
Em um movimento significativo, o Google DeepMind abriu o código e os pesos dos modelos WeatherNext Cyclones e WeatherNext 2, incluindo uma versão compacta (WeatherNext 2-mini) que roda em uma TPU gratuita no Google Colab. A decisão permite que agências meteorológicas, pesquisadores e organizações sem fins lucrativos construam sobre a tecnologia.
As previsões ao vivo podem ser exploradas no Weather Lab, parte da iniciativa Google Earth AI, que foi recentemente renovado com uma nova interface e expandido para incluir previsões globais de temperatura, precipitação e velocidade do vento.
O resultado é especialmente relevante para o Brasil, que enfrenta ciclones extratropicais na região Sul e tem uma extensa costa vulnerável a eventos climáticos extremos. A democratização desses modelos pode fortalecer significativamente a capacidade de alerta precoce em países em desenvolvimento.
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