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Uma imagem de satélite mostra o tufão Dolphin se aproximando de Okinawa, no Japão, em 6 de agosto de 2026
G1 — Brasil · 2026-08-11T16:20:15.000Z
Uma imagem de satélite mostra o tufão Dolphin se aproximando de Okinawa, no Japão, em 6 de agosto de 2026
Enquanto meteorologistas acompanhavam, nos últimos dias, a trajetória do tufão Dolphin em direção à China, uma nova geração de modelos meteorológicos baseados em inteligência artificial trabalhou em conjunto com os sistemas tradicionais de previsão, destacando a ascensão da China como um dos principais atores na corrida para aprimorar as previsões do tempo.
Sistemas desenvolvidos na China, incluindo o Fengwu, do Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai, o Pangu, da Huawei, e o Fuxi, da Universidade Fudan, estão entre os poucos modelos de previsão baseados em IA que, segundo pesquisadores, conseguem gerar previsões muito mais rapidamente do que os sistemas convencionais, igualando ou superando esses modelos em alguns critérios de precisão.
Durante décadas, a previsão do tempo dependeu de modelos numéricos executados em supercomputadores, que simulam a física da atmosfera. Os modelos de IA, por sua vez, aprendem padrões a partir de enormes arquivos de observações meteorológicas históricas e conseguem produzir previsões em uma fração do tempo.
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A tecnologia vem sendo cada vez mais testada durante a temporada de tufões no leste da Ásia, onde até mesmo pequenas melhorias nas previsões das trajetórias das tempestades podem ajudar as autoridades a se preparar melhor para inundações, organizar evacuações e administrar possíveis interrupções nos transportes.
O avanço da IA na previsão do tempo criou uma nova área de competição entre empresas de tecnologia, institutos de pesquisa e agências meteorológicas, com a China despontando como uma das principais forças nesse campo.
Entre os sistemas de previsão meteorológica por IA mais conhecidos no mundo estão o GraphCast e o GenCast, do Google; o FourCastNet, apoiado pela Nvidia; e o Sistema de Previsão por Inteligência Artificial do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, conhecido pela sigla AIFS.
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"As pessoas precisam de informação"
O Fengwu chamou a atenção depois que seus desenvolvedores informaram que o sistema superou o GraphCast em cerca de 80% das variáveis meteorológicas avaliadas e ampliou para além de dez dias o período de previsões globais de médio prazo consideradas confiáveis.
"Com mais eventos climáticos extremos, as pessoas precisam de informação para tomar decisões — tanto os governos locais e o governo nacional quanto as pessoas comuns, agricultores e pescadores", afirmou Sun Zhi, diretor de tecnologia da Techwind, empresa responsável pelas aplicações industriais do Fengwu. "Por isso, queremos ajudar a fornecer informações melhores para que as pessoas possam tomar decisões."
Embora os sistemas de IA estejam se tornando um complemento cada vez mais importante para as previsões convencionais, devido à velocidade e aos custos computacionais mais baixos, é improvável que substituam completamente os modelos meteorológicos tradicionais em um futuro próximo.
Segundo Sun, da Techwind, os modelos de IA já são capazes de prever a trajetória de tufões. Cinco dias antes de o Dolphin atingir o continente, o Fengwu previu o horário e o local em que o tufão chegaria à China continental com uma margem de erro de até 30 minutos e 30 quilômetros.
Os sistemas, porém, ainda ficam atrás das previsões meteorológicas convencionais na capacidade de prever a intensidade de uma tempestade e ainda não foram suficientemente testados na previsão de grandes fenômenos climáticos.
"Se previrmos um evento climático com 18 meses de antecedência, as pessoas não vão acreditar", afirmou Sun. "Elas precisam saber que a previsão é confiável. Precisamos de anos de pesquisa científica antes que as pessoas confiem em nós quando dissermos que haverá um evento El Niño ou que uma mudança na temperatura da superfície do mar afetará o ciclo de reprodução dos peixes."
Enquanto os especialistas em tecnologia trabalham para tornar seus sistemas cada vez mais sofisticados, é provável que o uso simultâneo dos dois métodos — inteligência artificial e modelos meteorológicos convencionais — continue por algum tempo.