Ciência e Tecnologia • 10:05h • 18 de junho de 2026
Pesquisadores do Impa desenvolvem modelo de IA que prevê chuvas com 3 horas de antecedência
Tupann utiliza imagens de satélite e modelos de fluxo óptico que indicam como as chuvas se comportam fisicamente
Jornalista: Carolina Javera MTb 37.921 com informações do Ministério da Ciência | Foto: Arquivo Âncora1
Pesquisadores do Instituto de Matemática Pura e Aplicada (Impa) desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de prever chuvas com três horas de antecedência. O Tupann utiliza imagens de satélite e cálculos matemáticos para antecipar precipitações extremas e tem potencial de ajudar cidades na gestão de eventos climáticos.
A iniciativa nasceu em 2023 com apoio do Google Brasil e da Prefeitura do Rio de Janeiro, que cedeu os dados meteorológicos e utiliza o modelo. O doutorando do Impa Leonardo Voltarelli explica que a tecnologia foi treinada com imagens de satélites e modelos de fluxo óptico, que indicam fisicamente como as chuvas se comportam. O Impa é uma organização social vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI).
“É como se o modelo observasse o começo de um vídeo e depois nos dissesse o que vai acontecer nos próximos frames. O jeito que ele faz isso é passando primeiro por uma fase de treinamento em que mostramos vídeos completos e deixamos ele extrair informações a partir disso”, explica.
Além de Voltarelli, fazem parte do projeto os doutorandos Antônio Catão e Melvin Poveda, com orientação do pesquisador Paulo Orenstein, todos do Impa. Os resultados do Tupann estão descritos no artigo Precipitation nowcasting of satellite data using physically-aligned neural networks. O modelo foi testado com imagens de satélites no Rio de Janeiro, Manaus, La Paz, Toronto e Miami.
O trabalho demonstra que o projeto tem resultados melhores ou comparáveis a outras ferramentas internacionais de previsão de curto prazo. Os pesquisadores do Impa apontam outro diferencial do Tupann: o uso de dados de satélites em relação aos radares meteorológicos terrestres, que demandam mais custos de manutenção e têm menor cobertura.
“Os dados de satélite oferecem a possibilidade de fazer previsões em lugares desprovidos de radares terrestres, que são muitos, inclusive em regiões afetadas por chuva extrema no Brasil. Dessa forma, o Tupann surgiu naturalmente como uma maneira de utilizar os dados para ajudar a Prefeitura do Rio de Janeiro, mas que também fosse aplicável em outras regiões do globo”, afirma Orenstein.
Futuro
Os próximos passos da pesquisa serão testes do modelo em outros continentes e a ampliação do tempo de previsão. “Ainda queremos ter resultados para dados de satélite em outros continentes, principalmente na África e Ásia. Outra direção que queremos explorar é o aumento do horizonte de tempo das previsões. O Tupann combina ideias de inteligência artificial com conhecimento físico que acreditamos que podem ser úteis em previsões a partir de algumas semanas no futuro”, aponta Voltarelli.
O projeto também foi premiado como Best Student Paper no workshop de aprendizado de máquina para sensoriamento remoto concedido durante a International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026, um dos principais encontros de IA do mundo.
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