Confira artigo de Gabriel Perez, sócio-fundador da MeteoIA
Enchentes devastadoras, deslizamentos de terra, ondas de calor e rajadas de vento, eventos climáticos extremos estão deixando de ser exceção para se tornarem parte do cotidiano. Entre vários exemplos, esses extremos causam diversos transtornos para o desenvolvimento das atividades do dia a dia e para o planejamento estratégico de vários setores. O agravamento da crise climática global escancarou uma verdade incômoda: nossos modelos tradicionais de previsão do tempo não estão à altura da complexidade do mundo real.
Por décadas, dependemos de sistemas que enxergam o clima como um fenômeno de larga escala — útil para prever frentes frias ou mudanças sazonais, mas pouco eficaz para entender como esses fenômenos afetam o bairro onde moramos, a estrada que percorremos ou a lavoura que alimenta cidades inteiras. A maioria dos modelos ainda opera com resoluções espaciais que beiram os 25 km. Traçando uma analogia, isso significa tentar montar um quebra-cabeça de 1000 peças com apenas 50.
Mas e se fosse possível “ver” o clima com resolução de rua, quase como se tivéssemos uma estação meteorológica a cada 30 metros do território? Foi com essa ambição — e senso de urgência — que desenvolvemos o MIA-Climap na MeteoIA, um modelo de previsão climática guiado por inteligência artificial que busca transformar como lidamos com os riscos do tempo.
Ao integrar dados de satélites, sensores, modelos atmosféricos e séries históricas, o MIA-Climap atua como um sistema de visão computacional do clima: agregando as características de terreno, vegetação, relevo, umidade do solo e até a temperatura dos oceanos. Com o suporte de redes neurais profundas, consegue aprender padrões complexos e gerar previsões localizadas com um nível de detalhe avançado em comparação com os modelos atuais.
Esse avanço tecnológico não é apenas uma conquista de engenharia — é uma revolução prática. Governos podem agora mapear com meses de antecedência áreas suscetíveis a enchentes. Gestores de energia conseguem antecipar vulnerabilidades na rede diante de ventos extremos. Seguradoras aprimoram a subscrição de apólices, ajustando prêmios com base no risco climático real de cada ativo. E especialistas em saúde pública podem prever regiões com maior concentração de poluentes no ar já para o dia seguinte.
A precisão do MIA-Climap em detectar eventos extremos tem sido validada empiricamente. Seu desempenho tem sido considerado superior em comparação aos métodos tradicionais. Um exemplo marcante ocorreu em fevereiro de 2025, quando o sistema conseguiu antecipar com acurácia as rajadas de vento que atingiram uma unidade da Petz, em Curitiba. Essa capacidade de previsão hiperlocal pode significar a diferença entre uma resposta preventiva e uma tragédia anunciada.
A comunidade científica tem reconhecido esse avanço. O MIA-Climap foi destaque em sessões sobre aprendizado profundo na American Meteorological Society Annual Meeting, chamando atenção pela maneira como traduz dados massivos em insights concretos — um exemplo de como a IA pode servir ao bem comum.
Vivemos um tempo em que o clima deixou de ser apenas assunto de conversa e se tornou uma questão de sobrevivência. Nesse novo cenário, precisamos de ferramentas que combinem precisão técnica com aplicabilidade social. A inteligência artificial, quando bem usada, pode ser essa ferramenta.
