Como supercomputadores, inteligência artificial e políticas públicas estão redesenhando a previsão do tempo.
No telejornal, a previsão do tempo dura poucos minutos. No celular, é consultada em segundos, quase automaticamente. Por trás das imagens de nuvens animadas e mapas coloridos, porém, opera uma das infraestruturas científicas mais complexas do mundo contemporâneo: redes globais de satélites, milhões de sensores espalhados pelo planeta, supercomputadores capazes de realizar trilhões de cálculos por segundo e, cada vez mais, sistemas avançados de inteligência artificial. Em um planeta sob aquecimento acelerado, prever o tempo deixou de ser apenas uma conveniência cotidiana — tornou-se uma questão estratégica para economias, governos e sociedades inteiras.
A previsão do tempo é, por definição, uma ciência multidisciplinar. Ela articula física, química e matemática para compreender o comportamento da atmosfera, um sistema caótico no qual pequenas variações iniciais podem gerar efeitos amplificados. A Organização Meteorológica Mundial (WMO) destaca que os avanços em meteorologia e climatologia são vitais para setores como agricultura, pesca, aviação, energia, turismo e gestão de desastres. Em um mundo marcado por eventos extremos cada vez mais frequentes, a capacidade de antecipar fenômenos atmosféricos significa ganhar tempo — e, muitas vezes, salvar vidas.
Das nuvens à matemática
A tentativa de prever o tempo acompanha a humanidade há milênios. Babilônios observavam padrões de nuvens; registros chineses já descreviam fenômenos meteorológicos por volta de 300 a.C. A meteorologia moderna começou a se estruturar no século XVII, com a invenção do termômetro e do barômetro, instrumentos que permitiram medir o clima de forma sistemática. No século XIX, o telégrafo revolucionou a área ao viabilizar a troca rápida de dados entre regiões distantes, dando origem aos primeiros serviços nacionais de meteorologia.
“Por trás da previsão exibida em segundos no celular opera uma das infraestruturas científicas mais complexas do mundo contemporâneo.”
O salto conceitual decisivo veio no início do século XX, quando o meteorologista norueguês Vilhelm Bjerknes propôs que o tempo poderia ser previsto matematicamente, a partir das leis da física. A ideia ganhou força durante a Segunda Guerra Mundial, quando a meteorologia se tornou estratégica, e se consolidou a partir de 1960, com o lançamento do satélite TIROS-1, que inaugurou a observação sistemática da atmosfera a partir do espaço.
Na segunda metade do século XX, a previsão do tempo passou a ser dominada por modelos numéricos alimentados por supercomputadores, que processam milhões de observações coletadas em terra, no mar, no ar e no espaço. Esses modelos seguem um processo em duas etapas: primeiro, estimam o estado atual da atmosfera por meio da assimilação de dados; depois, resolvem equações físicas complexas para projetar sua evolução nas horas e dias seguintes. Com o avanço da capacidade computacional, o horizonte de previsões confiáveis se expandiu continuamente: hoje, uma previsão de sete dias tem qualidade semelhante à de cinco dias no ano 2000 — e à de apenas três dias nos anos 1980.
A virada da inteligência artificial
Nas últimas décadas, esse arcabouço foi sacudido por uma nova revolução tecnológica. Se em 1965 o Met Office britânico utilizava um computador do tamanho de uma sala — o Comet — para rodar seus primeiros modelos, hoje a instituição está no centro de uma transformação impulsionada pela inteligência artificial. O crescimento exponencial do volume de dados, aliado a avanços em aprendizado de máquina e poder computacional, abriu caminho para abordagens inéditas na previsão do tempo.
Figura 1. Comet, do Met Office.
(Foto: Arquivo Met Office. Reprodução)
A atmosfera é um campo particularmente fértil para a IA. Redes neurais profundas e outros métodos de aprendizado conseguem identificar padrões em volumes massivos de dados, aprimorando previsões de nuvens, chuva e temperatura em tempo quase real. O Centro Europeu de Previsão do Tempo a Médio Prazo (ECMWF) lançou recentemente seu primeiro modelo operacional baseado em IA, com ganhos de cerca de 20% na precisão de previsões como a trajetória de ciclones tropicais — um avanço que pode significar horas preciosas para alertas e evacuações.
Outros modelos vão ainda mais longe. Desenvolvido pelo Google DeepMind, o GraphCast apresentou desempenho superior, na maioria dos casos, aos melhores modelos determinísticos tradicionais para previsões de até dez dias, segundo estudo publicado na revista Science. Baseado em redes neurais de grafos, o sistema gera previsões globais em menos de um minuto, rodando em nuvem e com custo computacional significativamente menor. Para especialistas, essa eficiência amplia as possibilidades de democratização do acesso à previsão do tempo, especialmente em países com infraestrutura limitada.
Há também modelos experimentais chamados “de ponta a ponta”, que dispensam a etapa clássica de assimilação de dados e trabalham diretamente com observações brutas de satélites e sensores. Um exemplo é o Aardvark, desenvolvido pelo Instituto Alan Turing em parceria com o ECMWF, capaz de rodar até mesmo em computadores pessoais. A promessa é permitir previsões locais e globais com menor consumo energético — um aspecto relevante em tempos de crise climática.
Dados, soberania e política pública
Apesar dos avanços tecnológicos, a previsão do tempo continua profundamente dependente de dados públicos e de cooperação internacional. A maior parte das informações meteorológicas globais é coletada por instituições estatais, como a NOAA, nos Estados Unidos, e a agência europeia Eumetsat, e compartilhada gratuitamente. Essa rede de colaboração, no entanto, não está imune a tensões geopolíticas: cortes orçamentários ou restrições ao fluxo de dados podem comprometer previsões no mundo inteiro.
“Em um planeta sob aquecimento acelerado, prever o tempo é uma questão de economia, segurança e soberania.”
No Brasil, a questão ganha contornos estratégicos. Após anos de defasagem, o país se prepara para renovar sua infraestrutura de supercomputação voltada à previsão do tempo e do clima. O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) publicou recentemente o edital para a aquisição de um novo supercomputador, que será instalado no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC), em Cachoeira Paulista. A nova máquina deverá ter desempenho cinco vezes maior que o sistema atual e permitirá rodar modelos mais sofisticados, incluindo o Monan — um modelo do sistema terrestre desenvolvido especialmente para a América do Sul.
Figura 2. Supercomputador Jaci
(Foto: Inpe. Reprodução)
Construído por uma rede de mais de 60 pesquisadores de quase 30 instituições, o Monan busca incorporar peculiaridades regionais pouco representadas em modelos europeus ou norte-americanos, como o papel da Amazônia e do Pantanal na dinâmica climática. O esforço vai além da pesquisa científica: previsões mais precisas orientam investimentos públicos, planejamento urbano, políticas energéticas e estratégias de adaptação climática.
As recentes inundações no Rio Grande do Sul evidenciaram a importância de integrar previsão meteorológica, monitoramento em tempo real e sistemas eficazes de alerta. Para isso, além de modelos avançados, é indispensável manter redes observacionais robustas, como as do Cemaden, que monitora chuvas e riscos de desastres em milhares de municípios brasileiros.
O futuro da previsão
Mesmo com toda a sofisticação tecnológica, há limites físicos intransponíveis. A instabilidade inerente da atmosfera impede previsões detalhadas muito além de duas semanas. Ainda assim, a capacidade de antecipar tendências — como períodos prolongados de calor, instabilidade ou estiagem — tem enorme valor econômico, especialmente em um mundo cada vez mais dependente de fontes renováveis de energia.
Nesse cenário, o papel do meteorologista não desaparece; ao contrário, se transforma. Profissionais seguem essenciais para interpretar divergências entre modelos, contextualizar riscos e comunicar incertezas de forma clara. Afinal, até os sistemas mais sofisticados podem falhar se os dados estiverem errados — como mostrou o episódio em que um sensor registrou uma temperatura recorde por estar instalado próximo a um caminhão de sorvetes.
Hoje, prever o tempo é muito mais do que dizer se vai chover amanhã. Trata-se de uma engrenagem complexa que conecta ciência de ponta, inteligência artificial, economia e políticas públicas. Em um planeta em rápida transformação, entender — e investir — nessa máquina do tempo tornou-se condição básica para reduzir riscos, proteger vidas e planejar o futuro.
