02/06/2026

Uma inteligência artificial desenvolvida no Brasil conseguiu prever chuvas com até três horas de antecedência em testes com dados de satélite. O sistema, batizado de Tupann, funciona sem depender de radares meteorológicos terrestres e pode ampliar o monitoramento em regiões com pouca cobertura desses equipamentos, afirmam pesquisadores do Impa (Instituto de Matemática Pura e Aplicada), do Rio de Janeiro.
Em um planeta sujeito a extremos climáticos mais frequentes, minutos de aviso antes de uma tempestade permitem acionar sirenes, fechar vias e retirar famílias de áreas de risco.
O modelo é descrito em um estudo premiado na ICLR (conferência internacional sobre representações de aprendizado), realizada no Rio, em abril deste ano. O evento é um encontro voltado a profissionais que atuam com IA.
A tecnologia foi desenvolvida pelos doutorandos do Impa Antônio Catão, Melvin Poveda e Leonardo Voltarelli, sob a orientação do matemático Paulo Orenstein.
O sistema gera mapas de previsão de chuva em intervalos de dez minutos, com detalhamento de cerca de dois quilômetros. Após receber os dados do satélite, a IA entrega a previsão em menos de três minutos, segundo os autores.
A iniciativa acompanha uma tendência global na meteorologia. Em 2025, o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo incorporou aprendizado de máquina ao lado de modelos físicos tradicionais.
A busca por esses modelos é respaldada pelos números. Entre 1970 e 2021, extremos climáticos causaram quase 12 mil desastres, 2 milhões de mortes e US$ 4,3 trilhões em perdas, segundo dados da OMM (Organização Meteorológica Mundial).
No Brasil, só em 2025, enchentes e deslizamentos afetaram mais de 300 mil e somaram quase R$ 7 bilhões em danos, de acordo com relatório do Cemaden (Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais), ligado ao Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovações. O cenário pode se agravar em 2026 pela alta probabilidade de El Niño, resultando em chuvas acima da média no Sul, aponta nota técnica do órgão.
A IA brasileira atua na previsão imediata de chuva —"nowcasting", em inglês. A tarefa é complexa porque tempestades mudam de rumo e intensidade em questão de minutos. Orenstein compara o desafio a assistir aos primeiros segundos de um vídeo e tentar adivinhar os quadros seguintes.
Atualmente, radares terrestres são a referência para esse monitoramento. Segundo Giovanni Dolif, meteorologista do Cemaden, eles emitem ondas de rádio que batem nas gotas de água e revelam onde a chuva está e com que força cai. No entanto, os radares têm limitações. Relevo, sinais de celular e a curvatura da Terra podem criar pontos cegos, além do alto custo de instalação e manutenção.
O mapa global de radares da OMM mostra que os radares estão concentrados nas nações ricas, com cobertura rarefeita na América do Sul, África e Ásia. No Brasil, a malha é bem menos densa, dizem pesquisadores do Impa.
Nessa lacuna, os dados de satélite ganham relevância. Satélites geoestacionários cobrem áreas continentais inteiras a 36 mil quilômetros de altitude. Mas eles não substituem sensores de solo em tudo. Como observam as nuvens por cima, sem enxergar bem a base da tempestade, podem errar o volume de água despejado.
Para o meteorologista do Cemaden, o ideal é integrar todas as ferramentas disponíveis, mas, onde não há radar, dados de satélite podem ser a melhor informação acessível.
A pesquisa do Impa começou em 2023, em parceria com a Prefeitura do Rio, em um projeto para melhorar previsões de chuva usando dados de radar. Dela nasceu a plataforma chuvas.impa.br, para apoiar a emissão de alertas na cidade, disse Orenstein.
Após projeto-piloto fluminense, o sistema foi testado com dados de satélite de Manaus, Miami e La Paz. Segundo os autores, o Tupann obteve desempenho competitivo frente a modelos internacionais como o NowcastNet, descrito em uma pesquisa publicada na Nature.
Mas prever chuva com IA também tem desafios. Um dos riscos são as alucinações, que podem gerar mapas de chuva visualmente plausíveis, contudo incompatíveis com a realidade da atmosfera.

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