{"id":9586,"date":"2026-02-05T07:30:03","date_gmt":"2026-02-05T07:30:03","guid":{"rendered":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/?p=9586"},"modified":"2026-02-06T18:43:39","modified_gmt":"2026-02-06T18:43:39","slug":"a-tecnologia-do-tempo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/?p=9586","title":{"rendered":"A tecnologia do tempo"},"content":{"rendered":"

Como supercomputadores, intelig\u00eancia artificial e pol\u00edticas p\u00fablicas est\u00e3o redesenhando a previs\u00e3o do tempo.<\/strong><\/span><\/h4>\n

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No telejornal, a previs\u00e3o do tempo dura poucos minutos. No celular, \u00e9 consultada em segundos, quase automaticamente. Por tr\u00e1s das imagens de nuvens animadas e mapas coloridos, por\u00e9m, opera uma das infraestruturas cient\u00edficas mais complexas do mundo contempor\u00e2neo: redes globais de sat\u00e9lites, milh\u00f5es de sensores espalhados pelo planeta, supercomputadores capazes de realizar trilh\u00f5es de c\u00e1lculos por segundo e, cada vez mais, sistemas avan\u00e7ados de intelig\u00eancia artificial. Em um planeta sob aquecimento acelerado, prever o tempo deixou de ser apenas uma conveni\u00eancia cotidiana \u2014 tornou-se uma quest\u00e3o estrat\u00e9gica para economias, governos e sociedades inteiras.<\/p>\n

A previs\u00e3o do tempo \u00e9, por defini\u00e7\u00e3o, uma ci\u00eancia multidisciplinar. Ela articula f\u00edsica, qu\u00edmica e matem\u00e1tica para compreender o comportamento da atmosfera, um sistema ca\u00f3tico no qual pequenas varia\u00e7\u00f5es iniciais podem gerar efeitos amplificados. A Organiza\u00e7\u00e3o Meteorol\u00f3gica Mundial (WMO) destaca que os avan\u00e7os em meteorologia e climatologia s\u00e3o vitais para setores como agricultura, pesca, avia\u00e7\u00e3o, energia, turismo e gest\u00e3o de desastres. Em um mundo marcado por eventos extremos cada vez mais frequentes, a capacidade de antecipar fen\u00f4menos atmosf\u00e9ricos significa ganhar tempo \u2014 e, muitas vezes, salvar vidas.<\/p>\n

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Das nuvens \u00e0 matem\u00e1tica<\/h4>\n

A tentativa de prever o tempo acompanha a humanidade h\u00e1 mil\u00eanios. Babil\u00f4nios observavam padr\u00f5es de nuvens; registros chineses j\u00e1 descreviam fen\u00f4menos meteorol\u00f3gicos por volta de 300 a.C. A meteorologia moderna come\u00e7ou a se estruturar no s\u00e9culo XVII, com a inven\u00e7\u00e3o do term\u00f4metro e do bar\u00f4metro, instrumentos que permitiram medir o clima de forma sistem\u00e1tica. No s\u00e9culo XIX, o tel\u00e9grafo revolucionou a \u00e1rea ao viabilizar a troca r\u00e1pida de dados entre regi\u00f5es distantes, dando origem aos primeiros servi\u00e7os nacionais de meteorologia.<\/p>\n

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\u201cPor tr\u00e1s da previs\u00e3o exibida em segundos no celular opera uma das infraestruturas cient\u00edficas mais complexas do mundo contempor\u00e2neo.\u201d<\/em><\/span><\/h4>\n

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O salto conceitual decisivo veio no in\u00edcio do s\u00e9culo XX, quando o meteorologista noruegu\u00eas Vilhelm Bjerknes prop\u00f4s que o tempo poderia ser previsto matematicamente, a partir das leis da f\u00edsica. A ideia ganhou for\u00e7a durante a Segunda Guerra Mundial, quando a meteorologia se tornou estrat\u00e9gica, e se consolidou a partir de 1960, com o lan\u00e7amento do sat\u00e9lite TIROS-1, que inaugurou a observa\u00e7\u00e3o sistem\u00e1tica da atmosfera a partir do espa\u00e7o.<\/p>\n

Na segunda metade do s\u00e9culo XX, a previs\u00e3o do tempo passou a ser dominada por modelos num\u00e9ricos alimentados por supercomputadores, que processam milh\u00f5es de observa\u00e7\u00f5es coletadas em terra, no mar, no ar e no espa\u00e7o. Esses modelos seguem um processo em duas etapas: primeiro, estimam o estado atual da atmosfera por meio da assimila\u00e7\u00e3o de dados; depois, resolvem equa\u00e7\u00f5es f\u00edsicas complexas para projetar sua evolu\u00e7\u00e3o nas horas e dias seguintes. Com o avan\u00e7o da capacidade computacional, o horizonte de previs\u00f5es confi\u00e1veis se expandiu continuamente: hoje, uma previs\u00e3o de sete dias tem qualidade semelhante \u00e0 de cinco dias no ano 2000 \u2014 e \u00e0 de apenas tr\u00eas dias nos anos 1980.<\/p>\n

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A virada da intelig\u00eancia artificial<\/h4>\n

Nas \u00faltimas d\u00e9cadas, esse arcabou\u00e7o foi sacudido por uma nova revolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica. Se em 1965 o Met Office brit\u00e2nico utilizava um computador do tamanho de uma sala \u2014 o Comet \u2014 para rodar seus primeiros modelos, hoje a institui\u00e7\u00e3o est\u00e1 no centro de uma transforma\u00e7\u00e3o impulsionada pela intelig\u00eancia artificial. O crescimento exponencial do volume de dados, aliado a avan\u00e7os em aprendizado de m\u00e1quina e poder computacional, abriu caminho para abordagens in\u00e9ditas na previs\u00e3o do tempo.<\/p>\n

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\nFigura 1. Comet, do Met Office.
\n<\/strong>(Foto: Arquivo Met Office. Reprodu\u00e7\u00e3o)<\/h6>\n

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A atmosfera \u00e9 um campo particularmente f\u00e9rtil para a IA. Redes neurais profundas e outros m\u00e9todos de aprendizado conseguem identificar padr\u00f5es em volumes massivos de dados, aprimorando previs\u00f5es de nuvens, chuva e temperatura em tempo quase real. O Centro Europeu de Previs\u00e3o do Tempo a M\u00e9dio Prazo (ECMWF) lan\u00e7ou recentemente seu primeiro modelo operacional baseado em IA, com ganhos de cerca de 20% na precis\u00e3o de previs\u00f5es como a trajet\u00f3ria de ciclones tropicais \u2014 um avan\u00e7o que pode significar horas preciosas para alertas e evacua\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Outros modelos v\u00e3o ainda mais longe. Desenvolvido pelo Google DeepMind, o GraphCast apresentou desempenho superior, na maioria dos casos, aos melhores modelos determin\u00edsticos tradicionais para previs\u00f5es de at\u00e9 dez dias, segundo estudo publicado na revista Science<\/em>. Baseado em redes neurais de grafos, o sistema gera previs\u00f5es globais em menos de um minuto, rodando em nuvem e com custo computacional significativamente menor. Para especialistas, essa efici\u00eancia amplia as possibilidades de democratiza\u00e7\u00e3o do acesso \u00e0 previs\u00e3o do tempo, especialmente em pa\u00edses com infraestrutura limitada.<\/p>\n

H\u00e1 tamb\u00e9m modelos experimentais chamados \u201cde ponta a ponta\u201d, que dispensam a etapa cl\u00e1ssica de assimila\u00e7\u00e3o de dados e trabalham diretamente com observa\u00e7\u00f5es brutas de sat\u00e9lites e sensores. Um exemplo \u00e9 o Aardvark, desenvolvido pelo Instituto Alan Turing em parceria com o ECMWF, capaz de rodar at\u00e9 mesmo em computadores pessoais. A promessa \u00e9 permitir previs\u00f5es locais e globais com menor consumo energ\u00e9tico \u2014 um aspecto relevante em tempos de crise clim\u00e1tica.<\/p>\n

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Dados, soberania e pol\u00edtica p\u00fablica<\/h4>\n

Apesar dos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos, a previs\u00e3o do tempo continua profundamente dependente de dados p\u00fablicos e de coopera\u00e7\u00e3o internacional. A maior parte das informa\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas globais \u00e9 coletada por institui\u00e7\u00f5es estatais, como a NOAA, nos Estados Unidos, e a ag\u00eancia europeia Eumetsat, e compartilhada gratuitamente. Essa rede de colabora\u00e7\u00e3o, no entanto, n\u00e3o est\u00e1 imune a tens\u00f5es geopol\u00edticas: cortes or\u00e7ament\u00e1rios ou restri\u00e7\u00f5es ao fluxo de dados podem comprometer previs\u00f5es no mundo inteiro.<\/p>\n

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\u201cEm um planeta sob aquecimento acelerado, prever o tempo \u00e9 uma quest\u00e3o de economia, seguran\u00e7a e soberania.\u201d<\/em><\/span><\/h4>\n

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No Brasil, a quest\u00e3o ganha contornos estrat\u00e9gicos. Ap\u00f3s anos de defasagem, o pa\u00eds se prepara para renovar sua infraestrutura de supercomputa\u00e7\u00e3o voltada \u00e0 previs\u00e3o do tempo e do clima. O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) publicou recentemente o edital para a aquisi\u00e7\u00e3o de um novo supercomputador, que ser\u00e1 instalado no Centro de Previs\u00e3o de Tempo e Estudos Clim\u00e1ticos (CPTEC), em Cachoeira Paulista. A nova m\u00e1quina dever\u00e1 ter desempenho cinco vezes maior que o sistema atual e permitir\u00e1 rodar modelos mais sofisticados, incluindo o Monan \u2014 um modelo do sistema terrestre desenvolvido especialmente para a Am\u00e9rica do Sul.<\/p>\n

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\nFigura 2. Supercomputador Jaci
\n<\/strong>(Foto: Inpe. Reprodu\u00e7\u00e3o)<\/h6>\n

Constru\u00eddo por uma rede de mais de 60 pesquisadores de quase 30 institui\u00e7\u00f5es, o Monan busca incorporar peculiaridades regionais pouco representadas em modelos europeus ou norte-americanos, como o papel da Amaz\u00f4nia e do Pantanal na din\u00e2mica clim\u00e1tica. O esfor\u00e7o vai al\u00e9m da pesquisa cient\u00edfica: previs\u00f5es mais precisas orientam investimentos p\u00fablicos, planejamento urbano, pol\u00edticas energ\u00e9ticas e estrat\u00e9gias de adapta\u00e7\u00e3o clim\u00e1tica.<\/p>\n

As recentes inunda\u00e7\u00f5es no Rio Grande do Sul evidenciaram a import\u00e2ncia de integrar previs\u00e3o meteorol\u00f3gica, monitoramento em tempo real e sistemas eficazes de alerta. Para isso, al\u00e9m de modelos avan\u00e7ados, \u00e9 indispens\u00e1vel manter redes observacionais robustas, como as do Cemaden, que monitora chuvas e riscos de desastres em milhares de munic\u00edpios brasileiros.<\/p>\n

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O futuro da previs\u00e3o<\/h4>\n

Mesmo com toda a sofistica\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica, h\u00e1 limites f\u00edsicos intranspon\u00edveis. A instabilidade inerente da atmosfera impede previs\u00f5es detalhadas muito al\u00e9m de duas semanas. Ainda assim, a capacidade de antecipar tend\u00eancias \u2014 como per\u00edodos prolongados de calor, instabilidade ou estiagem \u2014 tem enorme valor econ\u00f4mico, especialmente em um mundo cada vez mais dependente de fontes renov\u00e1veis de energia.<\/p>\n

Nesse cen\u00e1rio, o papel do meteorologista n\u00e3o desaparece; ao contr\u00e1rio, se transforma. Profissionais seguem essenciais para interpretar diverg\u00eancias entre modelos, contextualizar riscos e comunicar incertezas de forma clara. Afinal, at\u00e9 os sistemas mais sofisticados podem falhar se os dados estiverem errados \u2014 como mostrou o epis\u00f3dio em que um sensor registrou uma temperatura recorde por estar instalado pr\u00f3ximo a um caminh\u00e3o de sorvetes.<\/p>\n

Hoje, prever o tempo \u00e9 muito mais do que dizer se vai chover amanh\u00e3. Trata-se de uma engrenagem complexa que conecta ci\u00eancia de ponta, intelig\u00eancia artificial, economia e pol\u00edticas p\u00fablicas. Em um planeta em r\u00e1pida transforma\u00e7\u00e3o, entender \u2014 e investir \u2014 nessa m\u00e1quina do tempo tornou-se condi\u00e7\u00e3o b\u00e1sica para reduzir riscos, proteger vidas e planejar o futuro.<\/p>\n

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Capa. Freepik. Reprodu\u00e7\u00e3o.<\/strong><\/h6>\n

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Ci\u00eancia & Cultura<\/a>\u00a0\u00a9 2022 by\u00a0SBPC<\/a>\u00a0is licensed under\u00a0CC BY-SA 4.0 \u00a0 <\/a>\"\"\"\"\"\"<\/span><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Como supercomputadores, intelig\u00eancia artificial e pol\u00edticas p\u00fablicas est\u00e3o redesenhando a previs\u00e3o do…\n","protected":false},"author":19,"featured_media":9588,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1,2,866],"tags":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/9586"}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/19"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=9586"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/9586\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9697,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/9586\/revisions\/9697"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/9588"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=9586"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=9586"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=9586"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}