Google lança IA que prevê o tempo hora a hora com resolução de 5 km
O WeatherNext 3, do Google DeepMind, usa dados de satélite em tempo real para prever chuva, vento e temperatura com até 60% mais precisão que o modelo anterior.
Por Letícia Prado · Repórter de Ciência
Pra escala humana
Imagine trocar um mapa do tempo que só atualiza a cada 6 horas e enxerga blocos de 25 km — quase o tamanho de uma cidade média — por um que atualiza a cada hora e distingue o que acontece em um raio de 5 km, mais ou menos o tamanho de um bairro grande. Essa é a diferença que o Google diz ter alcançado com o WeatherNext 3, novo modelo de inteligência artificial para previsão do tempo do Google DeepMind e Google Research, laboratórios de IA do Google, anunciado em 3 de setembro de 2026.
O que está confirmado
Segundo o anúncio oficial do Google, o WeatherNext 3 usa uma arquitetura chamada Functional Generative Network (FGN) para processar mosaicos de satélites geoestacionários em tempo real, em vez de depender só de simulações tradicionais de física atmosférica. O modelo tem 2,4 vezes mais parâmetros que o WeatherNext 2, prevê variáveis de superfície como temperatura e umidade com resolução de 5 km (contra 25 km do modelo anterior) e passou a gerar previsões horárias em vez de a cada seis horas.
Em testes de precisão de chuva, o Google registra melhoria de até 60% em relação ao WeatherNext 2 na métrica CRPS contra o produto de referência IMERG, e de 30% contra o MRMS. O modelo já está integrado ao Google Search, ao Google Maps, ao app do Gemini (assistente de IA do Google) e a ferramentas para desenvolvedores como BigQuery, Earth Engine e Google Cloud Storage. Segundo a Operational WeatherBench, plataforma independente da startup Brightband usada para comparar modelos de previsão, o WeatherNext 3 teve o melhor desempenho entre os concorrentes testados, incluindo modelos de Microsoft, Nvidia, do Centro Europeu de Previsão do Tempo a Médio Prazo (ECMWF) e do Serviço Nacional de Meteorologia dos EUA.
O que ainda é hipótese
O Google aposta que a maior resolução vai ajudar a agricultura em regiões hoje mal cobertas por estações meteorológicas e a melhorar o planejamento de energia eólica e solar, com previsões de vento a 100 metros de altura — mas o próprio anúncio da empresa reconhece que "a atmosfera sempre manterá um grau de imprevisibilidade", e não há ainda validação independente de quanto essas aplicações práticas vão se beneficiar no mundo real. Daniel Rothenberg, da Brightband, destacou à imprensa que a capacidade de prever o tempo em estações específicas é um avanço, mas trata-se de uma avaliação de terceiro sobre um modelo cujos resultados completos ainda não passaram por revisão pública independente do tipo publicado em periódicos científicos.
Ou seja: os números de precisão vêm do próprio Google e de comparações em bancos de teste como o WeatherBench — não há, até a publicação deste texto, estudo revisado por pares confirmando de forma independente todos os ganhos anunciados.