Principais destaques:
- Novo modelo de previsão do Google é oito vezes mais rápido que o anterior
- IA oferece previsões com resolução de uma hora e até 15 dias de antecedência
- Tecnologia já está integrada ao Google Search, Gemini e Pixel Weather
O Google DeepMind e o Google Research apresentaram o WeatherNext 2, um modelo de previsão do tempo impulsionado por inteligência artificial que promete transformar a forma como entendemos o clima.
A nova tecnologia é capaz de gerar previsões oito vezes mais rápidas do que a versão anterior, com dados detalhados a cada hora, algo que antes exigia o poder de supercomputadores e mais tempo de processamento.
Com sua eficiência impressionante, o modelo pode simular centenas de cenários meteorológicos em menos de um minuto usando apenas um chip de processamento, facilitando previsões mais ágeis e amplas.
Como o WeatherNext 2 melhora as previsões
O novo modelo supera seu antecessor em 99,9% das variáveis meteorológicas, incluindo temperatura, vento e umidade, cobrindo prazos de zero a 15 dias.
Além disso, o WeatherNext 2 já está alimentando as previsões climáticas no Google Search, Gemini, Pixel Weather e na API do Google Maps Platform, e em breve deve chegar também ao Google Maps.
Uma das áreas em que o sistema mais se destaca é na previsão de trajetórias de tempestades tropicais, agora com até três dias de antecedência, um ganho considerável de precisão.
Segundo Akib Uddin, pesquisador de IA da DeepMind, a resolução horária é um diferencial importante para setores como energia e transporte, nos quais pequenas variações climáticas afetam decisões críticas.
“Essas previsões mais granulares ajudam empresas a tomarem decisões mais precisas”, afirmou em entrevista à Bloomberg.
A tecnologia por trás do avanço
O salto de desempenho do WeatherNext 2 é possível graças à Rede Generativa Funcional, uma abordagem que permite treinar a IA com base em variáveis isoladas, como temperatura ou velocidade do vento, e depois aplicar esse conhecimento de forma integrada a sistemas meteorológicos complexos, como ondas de calor e padrões de vento regionais.
Esse método torna o modelo mais eficiente, exigindo menos dados e menor tempo de execução, sem comprometer a precisão.
Para usuários comuns, isso se traduz em informações meteorológicas mais confiáveis e atualizadas, disponíveis diretamente nas ferramentas do Google que já fazem parte do cotidiano.
Limitações e o cenário de concorrência
Apesar da evolução, a própria DeepMind reconhece que há desafios pela frente.
Ferran Alet, cientista de pesquisa da empresa, afirmou que o modelo ainda tem limitações na previsão de eventos climáticos extremos, como chuvas intensas e nevascas, devido à falta de dados específicos de treinamento. A equipe trabalha para aprimorar essas áreas nas próximas versões.
O WeatherNext 2 já está disponível para empresas e pesquisadores via Google Cloud Vertex AI, BigQuery e Earth Engine.
O lançamento posiciona o Google em um campo cada vez mais competitivo, dividido com gigantes como NVIDIA, Microsoft, AccuWeather e Huawei, todas apostando em IA para revolucionar a meteorologia.
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