Cambridge, Microsoft e Aardvark revolucionam a meteorologia com IA: previsões mais rápidas, precisas e acessíveis
Por que você precisa saber como estará o tempo amanhã ou em alguns dias? É para se preparar para suas férias ou para planejar uma colheita? O impacto do tempo em nossas vidas é tão grande que os cientistas estão buscando melhorar as previsões.

Imagine poder antecipar uma tempestade, ajustar a irrigação de um campo na África ou planejar a geração de energia eólica na Europa... tudo em questão de segundos. Essa é a promessa do Aardvark Weather, um sistema inovador de inteligência artificial (IA) desenvolvido pela Universidade de Cambridge, pela Microsoft Research e pelo Instituto Alan Turing. A ferramenta está marcando um antes e um depois na maneira como entendemos e projetamos o clima.
Um modelo revolucionário
Tradicionalmente, as previsões meteorológicas dependem de supercomputadores processando equações físicas por horas. Mas o Aardvark propõe uma abordagem radicalmente diferente: substituir toda essa cadeia computacional por um único modelo de aprendizado de máquina, treinado em dados de satélite, estações meteorológicas e sensores.
A diferença é abismal. Enquanto modelos como o US GFS exigem grandes quantidades de dados e poder de computação, o Aardvark atinge maior precisão usando apenas 10% das informações, de acordo com um estudo publicado na revista Nature. “É como passar de um relógio suíço para um aplicativo que faz a mesma coisa, mas melhor”, explica Richard Turner, professor da Universidade de Cambridge e líder do projeto.
Previsões em segundos e para todos
A grande vantagem do Aardvark é a velocidade. O que costumava levar horas agora pode ser gerado em segundos a partir de um computador comum, sem a necessidade de grandes centros de dados. Isso significa uma redução drástica no consumo de energia, mas também uma abertura para regiões com infraestrutura tecnológica limitada.
“O que estamos fazendo é democratizar a previsão do tempo”, diz Scott Hosking, do Instituto Alan Turing. "Supercomputadores não serão mais necessários para acessar previsões confiáveis. Mesmo países com menos recursos poderão acessar essas ferramentas", disse.

Outro ponto forte é a flexibilidade do modelo: o Aardvark pode ser adaptado a diferentes contextos em minutos. Você precisa prever ventos para um parque eólico? Ou chuva para uma área agrícola? O sistema pode ser ajustado rapidamente, sem anos de calibração técnica como é o caso dos modelos tradicionais.
Muito mais que o tempo
Além de fornecer previsões meteorológicas, o Aardvark já mostra potencial para prever incêndios florestais, furacões, qualidade do ar e até mesmo o derretimento do gelo marinho. "E isso é só o começo. Essa abordagem pode ser aplicada a qualquer sistema terrestre", observa Anna Allen, autora principal do estudo.
Um elemento-chave do seu desenvolvimento foi o uso do banco de dados ERA5 do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF), que permitiu combinar décadas de pesquisa em física com o que há de mais moderno em IA. “Este projeto é um exemplo claro de como a academia e a indústria podem colaborar para enfrentar os desafios globais”, afirma Matthew Chantry, do ECMWF.
O que isso significa para o Chile?
A implementação de sistemas como o Aardvark pode ter um impacto direto em regiões vulneráveis a eventos extremos, como muitas áreas do Chile. Desde alertas antecipados de chuvas fortes ou incêndios florestais até ferramentas para otimizar o uso da água na agricultura, o seu potencial é enorme.
Em um planeta onde o clima é cada vez mais imprevisível, o Aardvark oferece mais do que previsões: ele fornece uma nova maneira de olhar para o futuro. Como Turner resume: “Estamos diante de uma revolução que beneficiará a todos, desde um fazendeiro no Vale do Elqui até um planejador urbano em Oslo”.
Referências da notícia
El sistema que “reinventa” la predicción meteorológica: un modelo reivindica ser miles de veces más preciso y rápido que el actual. 10 de abril, 2025. Raúl Limón.
End-to-end data-driven weather prediction. 20 de março, 2025. Allen, et al.