Como forma de ajudar a prever ainda mais rapidamente a chegada de ciclones, a Google criou uma página especial que utiliza a IA para ajudar a visualizar a chegada deste fenómeno da natureza.
A aplicação da inteligência artificial (IA) na previsão meteorológica tem vindo a crescer de forma acelerada, sendo a análise de ciclones tropicais, incluindo furacões, tufões e ciclones extratropicais, um dos campos mais promissores.
A IA permite analisar grandes bases de dados, gerar múltiplos cenários a alta velocidade e complementar as previsões tradicionais baseadas em modelos físicos complexos.
Para termos uma ideia, no modelo tradicional, realizam-se simulações matemáticas detalhadas baseadas nas leis da física atmosférica, como a dinâmica dos fluidos e a termodinâmica, para chegar a uma conclusão mais precisa quando o assunto é a chegada de um ciclone.
No entanto, com a utilização da IA, a tecnologia aprende padrões a partir de enormes conjuntos de dados históricos e actuais, realizando reanálises como o ERA5, trajectos de tempestades (IBTrACS) e imagens de satélite, tudo isto de uma forma mais rápida e com maior precisão.
Perceba melhor como a Inteligência Artificial será usada na prevenção de ciclones
No dia 12 de junho de 2025, a Google DeepMind e a Google Research lançaram o Weather Lab, uma plataforma interactiva que exibe previsões de ciclones geradas por uma IA experimental.
O modelo produz 50 cenários diferenciados de trajectória, intensidade, tamanho e formato de furacões com até 15 dias de antecedência.
A empresa de tecnologia apresentou, em testes com furacões do Atlântico e Pacífico (2023–2024), trajectórias 87 milhas (≈140 km) mais próximas dos best tracks (percursos oficiais) do NHC, quando comparado ao ECMWF.
Além disso, a IA da Google gera previsões probabilísticas em aproximadamente 1 minuto com chips especializados, demonstrando um ganho massivo em velocidade relativamente aos modelos anteriores de IA, que demoravam cerca de oito minutos.
“Colaborar com o Centro Nacional de Furacões (NHC) dos EUA, que avalia os riscos de ciclones nas bacias do Atlântico e do Pacífico Leste, para validar cientificamente a nossa abordagem e os resultados”, foi o que disse a Google no lançamento da ferramenta que prevê ciclones.
Esta iniciativa conta também com a colaboração activa do NHC e de centros como o CIRA, o UK Met Office e universidades do Japão para validar as previsões em tempo real.
Vale a pena lembrar que a Microsoft fez uma parceria com investigadores da Universidade da Pensilvânia e também conseguiu desenvolver um modelo, com o nome de Aurora, que superou os centros meteorológicos tradicionais na previsão global de 10 dias, tendo inclusivamente conseguido prever com precisão a trajectória do tufão Doksuri nas Filipinas com quatro dias de antecedência.
Para prever o tempo e outros eventos ambientais, o Aurora utiliza o poder da sua dimensão e o treino com vastas quantidades de dados diversos. Isso ajuda o Aurora a superar os modelos numéricos e de IA existentes em 91% dos objectivos de previsão quando ajustado para previsões meteorológicas de médio prazo com uma resolução de 0,25 graus, relataram os investigadores na Nature. As previsões meteorológicas de médio prazo, nas quais as pessoas confiam em aplicações de previsão do tempo, geralmente reflectem uma perspectiva de até 14 dias”, explicou a Microsoft num comunicado de imprensa, divulgado em Maio de 2025.
Por esta razão, poderá utilizar o seu smartphone para se manter atento à previsão de ciclones, sempre que necessário.
Conheça algumas vantagens da IA na previsão de ciclones
A cada dia que passa mais países sofrem com a chegada de ciclones, não é verdade? Por esta razão, a agilidade é muito importante para que os estragos sejam cada vez menores.
Mas sabe quais são as vantagens de optar por usar IA neste tema? Falaremos um pouco mais abaixo.
1. Velocidade e eficiência
Modelos como o GenCast, o Aurora e o novo modelo da DeepMind entregam previsões em segundos ou minutos, um grande salto em relação às horas que os modelos físicos levam para chegar aos resultados exactos.
2. Previsões probabilísticas em massa
A utilização de IA na prevenção de ciclones pode gerar dezenas ou centenas de cenários (“ensembles”) que oferecem uma visão mais completa da incerteza, essencial para análises de risco.
3. Menor exigência computacional
O consumo energético e os custos significativamente menores podem ocorrer quando optamos pela utilização da tecnologia. Para termos uma ideia, a estimativa é que a IA use até mil vezes menos recursos do que os supercomputadores físicos.
4. Acessibilidade
Com menor custo de infraestrutura, a tecnologia torna-se disponível a meteorologistas de países com menor capacidade computacional.
5. Melhorias palpáveis para cenários extremos
A IA tem apresentado avanços na previsão de ciclones intensos, trajectórias e intensidades, com promessas reais de salvar vidas.
A utilização da Inteligência Artificial na previsão de ciclones tropicais representa uma revolução. Afinal, quando combinamos velocidade, eficiência e previsões probabilísticas, os modelos de IA estão a emergir como uma ferramenta vital para reduzir perdas humanas e económicas.
Embora ainda existam diversos desafios, principalmente na previsão de eventos raros e extremos, as iniciativas em curso (Google, Microsoft, ECMWF, entre outros) indicam que estamos no limiar de uma era com meteorologia mais ágil, acessível e cada vez mais precisa.
É importante salientar que, actualmente, estes sistemas com IA devem complementar, e não substituir, a previsão tradicional.
Enquanto a validação em tempo real avança, a integração harmoniosa entre IA e modelos físicos será fundamental para garantir segurança e credibilidade nas próximas décadas.
E então? O que achou desta novidade da utilização da IA da Google para a prevenção de ciclones?
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