Um ciclone, que se parece com uma enorme massa espiral de nuvens brancas sobre o oceano, na verdade representa um sistema meteorológico complexo que é alimentado por águas quentes do mar e formado por ventos que se movem a milhares de metros acima da Terra.
Prever a trajetória de uma tempestade, sua intensidade e a probabilidade de atingir terra é uma tarefa complexa. No entanto, hoje os cientistas usam satélites e inteligência artificial (IA) para acelerar e aumentar a precisão dessas previsões, dando às comunidades tempo precioso para se prepararem.
Na Índia, o Departamento Meteorológico Indiano (IMD) utiliza satélites como INSAT-3D e INSAT-3DR para monitorar ciclones. Por exemplo, em 2025, imagens de satélite ajudaram a rastrear sistemas meteorológicos, incluindo o Ciclone Monta, que passou pela costa de Andhra Pradesh como um ciclone tropical forte.
Passo 1: Satélites monitoram o oceano
A primeira etapa é a observação. Satélites meteorológicos geoestacionários orbitam a uma altitude de cerca de 36.000 km acima do equador, movendo-se na mesma velocidade da rotação da Terra. Isso permite que observem continuamente a mesma vasta área, registrando mudanças nas formações de nuvens e condições atmosféricas.
Os satélites INSAT da Índia são equipados com sensores especializados que coletam imagens de luz visível e infravermelha, bem como dados de vapor d'água na atmosfera. Diferentemente das câmeras comuns, os sensores infravermelhos são capazes de medir a temperatura mesmo à noite, ajudando os cientistas a identificar os picos frios das nuvens associados a fortes tempestades.
Os cientistas procuram sinais como aglomerados de tempestades, faixas de nuvens curvas e o início de um sistema rotativo. Outras ferramentas dos satélites medem a temperatura do oceano, a quantidade de precipitação e as condições relacionadas ao vento, o que ajuda os meteorologistas a entender se o ambiente circundante está se tornando favorável ao surgimento de um ciclone. É semelhante a observar os movimentos iniciais de uma tempestade de cima, mesmo quando ela está longe no mar e fora do campo de visão dos observadores costeiros.
Passo 2: IA aprende a reconhecer padrões climáticos
A coleta de dados é apenas metade do trabalho. Os cientistas também precisam entender o que esses dados significam para a tempestade futura. É aí que entra a inteligência artificial. Modelos meteorológicos baseados em IA são treinados com base em décadas de observações meteorológicas históricas, medições atmosféricas e registros de tempestades passadas. Ao estudar esses exemplos, eles absorvem as relações entre variáveis como velocidade do vento, pressão atmosférica, umidade e temperatura.
Por exemplo, um modelo pode aprender que certas combinações de condições atmosféricas e temperatura do oceano estiveram anteriormente associadas ao fortalecimento ou mudança de direção de uma tempestade. Isso é semelhante a aprender a reconhecer um padrão familiar em um quebra-cabeça. A IA compara as condições atuais com os padrões estudados e, em seguida, avalia como o clima pode evoluir.
Um exemplo dessa abordagem é o WeatherNext Cyclones do Google DeepMind. Seu modelo combina informações meteorológicas globais com dados históricos de ciclones para prever a trajetória, intensidade e estrutura de vento de uma tempestade. Em 2025, as previsões deste sistema ajudaram o Centro Nacional de Furacões dos EUA a prever o rápido fortalecimento e a chegada do Furacão Melissa à Jamaica.
Passo 3: IA calcula múltiplos futuros possíveis
É aqui que a tecnologia demonstra utilidade especial. O clima é um sistema em constante mudança. Uma pequena alteração na direção do vento ou na pressão atmosférica pode mudar a trajetória final de um ciclone. Portanto, em vez de calcular uma previsão única como absolutamente precisa, os modelos avançados de IA podem gerar vários cenários possíveis. Este método é chamado de previsão de conjunto.
Imagine um ciclone se dirigindo para a costa leste da Índia. Uma previsão pode mostrar que ele virará para o norte, outra pode sugerir movimento para noroeste, e outras podem prever velocidades ou intensidades diferentes. Ao comparar esses caminhos possíveis, os meteorologistas podem identificar as áreas que têm maior probabilidade de serem afetadas e entender onde permanece a incerteza.
O WeatherNext Cyclones é capaz de gerar 1000 cenários possíveis em menos de um minuto em equipamentos de computação especializados. Suas previsões podem cobrir um período de até 15 dias no futuro, embora a incerteza geralmente aumente à medida que a previsão se afasta no tempo.
Passo 4: Meteorologistas transformam previsões em alertas
A inteligência artificial não substitui os meteorologistas. Em vez disso, suas previsões complementam as observações por satélite, os modelos meteorológicos tradicionais e a análise de especialistas. Os meteorologistas avaliam as evidências disponíveis antes de emitir avisos oficiais sobre a trajetória provável, força, quantidade de precipitação e chegada do ciclone em terra.
Esses avisos ajudam as autoridades a planejar evacuações, o retorno dos pescadores à costa e a preparação de abrigos e suprimentos para serviços de emergência. O objetivo não é prever perfeitamente cada movimento. O objetivo é reduzir a incerteza o mais cedo possível para que as pessoas possam tomar medidas.
À medida que os satélites coletam observações cada vez mais detalhadas e os modelos de IA melhoram na sua interpretação, a previsão de ciclones continua a melhorar. Cada hora adicional de aviso confiável dá às comunidades vulneráveis mais tempo para proteger seus lares, garantir suprimentos essenciais e chegar a um lugar seguro. Um ciclone pode ser impossível de controlar, mas entender seu caminho provável está se tornando mais fácil, e essa crescente capacidade de ver uma tempestade se aproximando é uma das maneiras mais importantes pelas quais a tecnologia pode salvar vidas.
