A Google DeepMind anunciou o WeatherNext, um novo modelo de inteligência artificial voltado para a previsão de fenômenos meteorológicos extremos, como tufões e furacões. Desenvolvido em parceria com instituições como o Centro Nacional de Furacões dos EUA (NHC), a Universidade Estadual do Colorado e o serviço meteorológico do Reino Unido, o projeto teve seus resultados publicados na revista Nature.
Avanço na precisão e tempo de resposta
Segundo o portal GeekNews, o WeatherNext Cyclones demonstrou a capacidade de elevar a precisão das previsões para o horizonte de três dias ao mesmo patamar que modelos tradicionais alcançavam em dois dias. Esse ganho de 24 horas oferece um tempo adicional valioso para evacuações e preparação em áreas de risco. O desempenho registrado representa, em termos de evolução meteorológica, um salto equivalente a dez anos de progresso técnico na área.
O modelo utiliza uma arquitetura que integra dados meteorológicos globais com informações de aproximadamente 5.000 tempestades históricas do banco de dados IBTrACS. Diferente de métodos convencionais que exigem alta resolução espacial para calcular a intensidade de tempestades, o WeatherNext mantém alta precisão operando com uma resolução de 28x28 km, valor significativamente mais bruto do que o exigido por sistemas físicos tradicionais.
Integração operacional e abertura de código
Conforme apurado pelo cnBeta, o modelo já demonstrou eficácia prática durante a temporada de 2025, auxiliando o NHC na previsão da intensificação do furacão "Melissa" e sua trajetória de impacto na Jamaica. O sistema utiliza Redes Gerativas Funcionais (FGNs) para processar 1.000 cenários de previsão em menos de um minuto em uma única TPU, facilitando a avaliação de riscos críticos pelos meteorologistas.
Para fomentar o desenvolvimento científico, o Google tornou o código e os pesos dos modelos WeatherNext 2 e WeatherNext Cyclones públicos. Também está disponível uma versão compacta, chamada WeatherNext 2-mini, projetada para execução em notebooks Colab gratuitos. As previsões geradas pela ferramenta estão integradas à plataforma Weather Lab, vinculada ao Google Earth AI.
O que ainda não foi divulgado
- O princípio científico exato que permite ao modelo manter alta precisão utilizando resoluções espaciais substancialmente menores que as dos modelos físicos tradicionais ainda não foi totalmente esclarecido, permanecendo como um tópico de pesquisa aberta.
- Não foram detalhados os impactos operacionais de longo prazo nas rotinas de órgãos de defesa civil que não utilizam diretamente a plataforma Weather Lab.
