A previsão do tempo sempre foi uma ferramenta essencial para a sociedade, desde as orientações de clima até os impactos que ela pode ter na agricultura, na segurança e na economia.
Porém, os métodos tradicionais de previsão meteorológica têm limitações, muitas vezes sendo lentos e imprecisos em situações de extrema urgência ou condições meteorológicas imprevistas.
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (machine learning) emergiram como soluções inovadoras que estão transformando radicalmente esse campo.
Meteorologia tradicional e seus limites
Os modelos meteorológicos convencionais baseiam-se em complexas equações matemáticas que tentam simular a física da atmosfera. Eles envolvem supercomputadores que processam imensos volumes de dados para prever o clima, mas esses modelos têm limitações.
A necessidade de constantes atualizações humanas e o alto consumo de energia para manter essas máquinas operando são apenas alguns dos desafios. O modelo tradicional, embora fundamental, é fundamentalmente estático, o que significa que é difícil incorporar novos conhecimentos ou adaptar-se rapidamente às mudanças rápidas e imprevisíveis no clima global.
Como a Inteligência Artificial está transformando a previsão do tempo
Ao contrário dos modelos tradicionais, que exigem cálculos numéricos intensivos, a IA e o aprendizado de máquina trabalham analisando grandes volumes de dados em busca de padrões e tendências.
Esses algoritmos não apenas fazem previsões baseadas em observações históricas, mas também aprendem continuamente, ajustando-se em tempo real com base nos novos dados que são inseridos. Esse aprendizado constante torna os sistemas baseados em IA mais flexíveis e capazes de lidar com a imprevisibilidade do clima, especialmente em tempos de mudanças climáticas e eventos extremos mais frequentes.
O poder da IA
O uso de IA na previsão do tempo tem mostrado uma grande vantagem em termos de eficiência e velocidade. Modelos de IA podem operar em GPUs (Unidades de Processamento Gráfico), que são altamente mais eficientes que os supercomputadores tradicionais, realizando simulações que antes poderiam levar horas ou até dias, em questão de minutos ou até segundos.
Isso reduz não apenas o tempo de processamento, mas também o consumo de energia. Com a evolução da tecnologia, é possível gerar previsões de forma mais ágil e com maior precisão, facilitando decisões rápidas em situações de emergência, como eventos climáticos extremos.
Exemplos de sucesso no uso de IA
Vários estudos e implementações globais demonstram o impacto positivo da IA na previsão do tempo. Em 2023, um estudo publicado no European Geosciences Union revelou que a IA já está sendo aplicada na previsão do tempo há mais de 25 anos, mas desde 2018, sua adoção se intensificou, especialmente quando se trata de substituir modelos numéricos tradicionais.
O Centro Europeu de Previsões Meteorológicas (ECMWF) implementou um sistema baseado em IA em 2024 para melhorar a previsão climática e corrigir os erros cometidos pelos modelos tradicionais, principalmente em análises regionais.
A IA também está sendo usada para oferecer respostas personalizadas aos usuários, permitindo uma interação direta com dados climáticos para perguntas específicas, uma inovação que pode transformar a forma como governos e empresas tomam decisões baseadas no clima.
No Brasil, a IA tem demonstrado um grande potencial. A startup Umgrauemeio, por exemplo, desenvolveu um sistema de detecção precoce de incêndios florestais usando IA.
Esse sistema permite a identificação de focos de incêndio em estágios iniciais e ajudou a evitar a emissão de 18 milhões de toneladas de CO2 desde 2019. Além disso, a empresa Sipremo utiliza a IA para prever condições climáticas adversas e combater infestações de pragas de forma mais eficiente e sustentável.
Prevenção de desastres
A aplicação de IA também tem mostrado resultados notáveis na redução de danos causados por desastres naturais.
O programa GraphCast, desenvolvido por uma empresa britânica adquirida pelo Google, previu com precisão a trajetória do furacão Beryl, que atingiu o Texas em 2024, enquanto os modelos tradicionais apontavam para o México. A antecipação correta permitiu que medidas preventivas fossem tomadas, resultando na redução de danos e na preservação de vidas.
Além disso, empresas como The Weather Company, nos Estados Unidos, utilizam IA para melhorar as previsões em setores específicos, como a aviação. A IA permite prever trajetórias de tempestades e turbulências, ajudando as companhias aéreas a planejar rotas mais seguras e evitando riscos para os passageiros.
Desafios e limitações da IA na meteorologia
Apesar dos avanços impressionantes, o uso da IA na meteorologia ainda enfrenta desafios. A precisão dos modelos baseados em IA depende da qualidade dos dados utilizados, e eventos climáticos raros são difíceis de prever devido à falta de informações históricas sobre esses fenômenos.
Além disso, as mudanças climáticas representam um desafio adicional, já que a IA aprende com padrões do passado e, com o clima em constante transformação, isso pode gerar incertezas em algumas previsões.
No Brasil, a adoção dessa tecnologia ainda é limitada, em parte devido à falta de investimentos em pesquisa e à burocracia que dificulta a integração de novos sistemas com órgãos governamentais e locais.
Ainda assim, as inovações que estão ocorrendo oferecem um grande potencial para a melhoria das respostas a desastres e na prevenção de eventos climáticos extremos.
