O conjunto de modelos de IA da Google DeepMind teve um resultado forte na previsão da trajetória do furacão Isaías, segundo uma análise da HurriLab. Para a intensidade, porém, Michael Brennan, diretor do Centro Nacional de Furacões dos Estados Unidos (NHC), afirmou que a previsão oficial do órgão teve de 20% a 40% mais habilidade que a da DeepMind. Isaías chegou perto de Destin, na Flórida, em 9 de outubro de 2026.
O que os modelos previram para Isaías
O NHC informou que Isaías tocou terra por volta das 20h30, no horário central de verão (CDT), com ventos máximos sustentados de 105 mph, cerca de 169 km/h, e pressão central mínima estimada em 971 mb, equivalente a 971 hPa.
Na análise posterior da HurriLab, o conjunto da Google DeepMind ficou mais perto do local da chegada e previu o horário com diferença de poucas horas, com mais de três dias de antecedência. Esse resultado diz respeito à trajetória e ao momento da chegada, não à intensidade do furacão.
Trajetória e intensidade são resultados diferentes
A HurriLab comparou sistemas de previsão por conjuntos. Um conjunto reúne várias previsões possíveis, em vez de apresentar uma única rota. A análise usou a métrica fair energy score, que considera o erro de trajetória e o grau de concordância entre as previsões do conjunto, com um ajuste para diferenças no número de previsões reunidas.
| Aspecto previsto | Resultado relatado para Isaías | Sistemas envolvidos |
| Trajetória | A DeepMind ficou mais perto do local da chegada e a poucas horas do horário real, com mais de três dias de antecedência. | Conjunto de IA da Google DeepMind; IFS ENS e GEFS, conjuntos tradicionais baseados em física. |
| Intensidade | Brennan afirmou que a previsão oficial do NHC teve de 20% a 40% mais habilidade que a da DeepMind. | Previsão oficial do NHC e conjunto de IA da Google DeepMind. |
Na verificação preliminar da HurriLab, os erros de trajetória dos conjuntos tradicionais IFS ENS e GEFS passaram de duas vezes suas respectivas médias dos cinco anos anteriores. A análise também concluiu que os sistemas de IA europeus e do GFS superaram seus equivalentes tradicionais na previsão da trajetória de Isaías. São resultados dessa tempestade, não uma classificação geral de todos os modelos.
Como o NHC combina modelos e experiência humana
O NHC considera previsões de vários modelos, incluindo sistemas de IA e modelos tradicionais. Os meteorologistas interpretam essas orientações e decidem o que comunicar ao público. Brennan explicou que os desafios variam de uma tempestade para outra, por isso o órgão combina os modelos que considera mais úteis.
Brennan também relatou que a Google DeepMind não teve bom desempenho na previsão da trajetória do furacão Simon, no Pacífico oriental. O exemplo reforça que o resultado de Isaías não determina como os modelos vão se sair em outras tempestades. Michael Lowry, meteorologista que analisou os resultados pela HurriLab, descreveu os modelos de IA como uma “caixa-preta”: é difícil explicar por que acertam ou erram uma previsão.
Em outra cobertura sobre previsões de ciclones tropicais da Google DeepMind, a NeoTeo explicou o WeatherNext Cyclones.
