A China está ampliando o uso de inteligência artificial (IA) na previsão do tempo, com novos modelos capazes de analisar grandes volumes de dados meteorológicos e produzir previsões com maior velocidade. O avanço ganhou destaque em 2026, quando instituições chinesas apresentaram novas soluções voltadas à previsão, ao monitoramento de eventos extremos e à emissão de alertas.
A informação foi destacada pela Reuters em agosto de 2026, em reportagem sobre o avanço dos sistemas chineses de previsão meteorológica baseados em IA. Segundo a agência, modelos como Fengwu, desenvolvido pelo Shanghai AI Laboratory, Pangu-Weather, da Huawei, e Fuxi, da Universidade Fudan, estão sendo utilizados como complemento aos modelos meteorológicos tradicionais.
Além disso, em julho, a Administração Meteorológica da China (CMA) apresentou novos projetos de inteligência artificial voltados à meteorologia, incluindo o modelo Fenghe, uma ferramenta de código aberto dedicada a serviços meteorológicos, e o MAZU-FengYun Satellite AI Box, que combina dados dos satélites meteorológicos Fengyun com IA.
IA muda a velocidade das previsões
Tradicionalmente, a previsão do tempo depende de modelos numéricos que simulam o comportamento da atmosfera a partir de leis físicas e de grandes conjuntos de observações.
Esse processo continua sendo fundamental. Entretanto, os modelos baseados em inteligência artificial utilizam outra abordagem.
Em vez de realizar todas as simulações físicas da mesma maneira, os sistemas de IA aprendem padrões a partir de grandes volumes de dados meteorológicos históricos. Dessa forma, conseguem produzir determinadas previsões com muito mais rapidez.
Segundo a Reuters, essa velocidade é um dos principais motivos pelos quais a China e outros centros de pesquisa estão investindo na tecnologia.
Consequentemente, a IA pode ser especialmente útil quando é necessário atualizar previsões rapidamente ou analisar diferentes cenários em pouco tempo.
China aposta em novos modelos meteorológicos
Entre os modelos chineses que ganharam destaque está o Fengwu, desenvolvido pelo Shanghai AI Laboratory.
O sistema faz parte de uma nova geração de modelos de previsão meteorológica baseados em aprendizado de máquina. De acordo com a Reuters, avaliações mostraram que o Fengwu superou o GraphCast, modelo desenvolvido pelo Google, em aproximadamente 80% das variáveis meteorológicas avaliadas.
Além disso, o sistema demonstrou capacidade para prever a chegada do tufão Dolphin com uma margem de aproximadamente 30 minutos e 30 quilômetros, segundo a reportagem.
O resultado chama atenção porque eventos extremos, como tufões, exigem previsões rápidas e precisas. Quanto mais cedo uma mudança significativa puder ser identificada, maior pode ser o tempo disponível para autoridades e população se prepararem.
Pangu-Weather também ganha espaço
Outro modelo importante é o Pangu-Weather, desenvolvido pela Huawei.
A tecnologia já vem sendo estudada há alguns anos e tem sido avaliada em diferentes condições meteorológicas. Pesquisas recentes também analisaram sua capacidade para prever variáveis atmosféricas em diferentes regiões da China.
Um estudo publicado na revista Atmospheric Research em 2026 avaliou o Pangu-Weather para previsão de vapor d’água precipitável e atraso do sinal de satélite na atmosfera sobre a China. A pesquisa apontou forte correlação entre as previsões do modelo e observações feitas por sistemas GNSS, além de melhorias obtidas com modelos de correção.
Além disso, uma pesquisa publicada na revista Remote Sensing avaliou o Pangu-Weather utilizando dados de mais de 2 mil estações meteorológicas na China, analisando sua capacidade de prever temperatura, velocidade e direção do vento e pressão atmosférica.
Portanto, a tecnologia não está sendo observada apenas em testes teóricos. Pesquisadores estão comparando seus resultados com medições reais para entender onde os modelos apresentam maior eficiência.
Fenghe amplia aplicação da inteligência artificial
O avanço chinês não se limita aos modelos destinados exclusivamente à previsão numérica.
Em julho de 2026, a Administração Meteorológica da China apresentou o Fenghe, um modelo de linguagem de código aberto voltado para serviços meteorológicos.
Segundo a agência estatal Xinhua, o sistema foi treinado com 50 milhões de tokens de dados de serviços meteorológicos e integrado a conjuntos de dados meteorológicos oficiais. A proposta é utilizar o modelo em tarefas como previsão do tempo, avaliação de riscos e serviços meteorológicos.
Além disso, a versão internacional do Fenghe foi incorporada à iniciativa Early Warnings for All, das Nações Unidas, oferecendo consultas meteorológicas e análises de risco em chinês e inglês.
Assim, a IA deixa de atuar somente nos bastidores da previsão e passa também a participar da forma como as informações meteorológicas chegam ao público.
Satélites também entram na estratégia
Outro projeto apresentado pela China em julho foi o MAZU-FengYun Satellite AI Box.
A solução integra dados obtidos pelos satélites meteorológicos Fengyun com ferramentas de inteligência artificial. Segundo a Xinhua, o sistema combina recepção de dados de satélite, inferência por IA, integração de diferentes fontes e aplicações operacionais.
Na prática, isso significa que países e regiões podem utilizar os dados dos satélites para realizar análises meteorológicas apoiadas por inteligência artificial.
A proposta também possui uma dimensão internacional.
A China vem utilizando essas tecnologias para ampliar sistemas de alerta meteorológico em outros países. Em julho, por exemplo, a Administração Meteorológica chinesa entregou uma versão atualizada do sistema MAZU ao Djibuti.
IA ajuda no monitoramento de eventos extremos
A necessidade de melhorar a previsão está relacionada também ao aumento da preocupação com eventos meteorológicos extremos.
Chuvas intensas, tufões, ondas de calor e outros fenômenos podem provocar impactos significativos em cidades, agricultura, transporte e infraestrutura.
Por isso, previsões mais rápidas podem contribuir para decisões antecipadas.
Um estudo publicado em 2026 na revista Weather and Climate Extremes avaliou quatro modelos de previsão meteorológica baseados em aprendizado de máquina — FengWu, FuXi, GraphCast e Pangu-Weather — em eventos extremos no Leste Asiático. A pesquisa analisou fenômenos como chuvas intensas, tufões, ondas de calor e ondas de frio, com previsões de até dez dias.
Dessa maneira, pesquisadores conseguem avaliar não apenas se a IA funciona em condições normais, mas também como ela se comporta diante de situações de maior risco.
Tufões são um dos principais testes
No caso da China e do Leste Asiático, os tufões representam um desafio especialmente importante.
Esses fenômenos podem mudar de trajetória, intensidade e velocidade, exigindo atualizações frequentes das previsões.
Por isso, a capacidade dos modelos de IA de gerar previsões rapidamente pode ser uma vantagem.
Uma pesquisa publicada em 2026 analisou a experiência operacional de modelos globais de IA na previsão de ciclones tropicais no Pacífico Noroeste e no Mar do Sul da China. O estudo constatou redução nos erros de trajetória e maior consistência entre diferentes rodadas de previsão em comparação com alguns modelos numéricos tradicionais selecionados.
Entretanto, os pesquisadores também destacaram limitações, principalmente na previsão da intensidade e da estrutura dos ventos dos ciclones.
Isso mostra que a inteligência artificial ainda não resolve todos os desafios meteorológicos.
Tecnologia não substitui os modelos tradicionais
Apesar dos avanços, especialistas não defendem simplesmente a substituição dos modelos meteorológicos tradicionais pela IA.
A tendência é de combinação entre as duas abordagens.
Os modelos tradicionais possuem uma base física consolidada, enquanto a inteligência artificial oferece velocidade e capacidade de identificar padrões em grandes conjuntos de dados.
Consequentemente, a combinação pode gerar resultados mais robustos.
Um estudo publicado em 2026 na Geophysical Research Letters, por exemplo, mostrou que modelos de IA podem ser utilizados dentro de sistemas que assimilam observações meteorológicas em tempo real. A pesquisa avaliou FengWu e Pangu-Weather e demonstrou que a assimilação de determinadas observações pode melhorar análises e previsões de curto prazo.
Assim, o futuro da previsão pode estar menos relacionado a escolher entre IA e física e mais ligado à integração das duas.
China busca ampliar alertas meteorológicos
Além da previsão, a China está utilizando IA para fortalecer sistemas de alerta.
A versão atualizada do MAZU entregue ao Djibuti, por exemplo, aumentou a resolução das previsões de 9 quilômetros para 3 quilômetros, passou a oferecer previsões de até três dias e atualizações a cada seis horas. O sistema combina radares de varredura eletrônica, modelos de IA e dados dos satélites Fengyun.
Essa aplicação mostra como a tecnologia pode sair do ambiente de pesquisa e chegar a sistemas utilizados para prevenção de desastres.
Além disso, soluções desse tipo podem ser adaptadas para diferentes ambientes, como cidades, portos e aeroportos.
Previsão mais rápida pode ajudar empresas
O avanço também pode gerar impactos além da meteorologia.
Empresas de diferentes setores dependem das condições climáticas para planejar suas atividades.
No agronegócio, por exemplo, previsões de chuva e temperatura podem influenciar decisões de plantio e colheita.
No transporte, condições meteorológicas podem afetar rotas, horários e segurança.
Já no varejo e no comércio eletrônico, mudanças no clima podem alterar o comportamento de compra.
Uma onda de calor pode aumentar a procura por determinados produtos. Por outro lado, uma frente fria pode modificar a demanda por roupas, bebidas e itens para casa.
Consequentemente, previsões mais precisas podem ajudar empresas a planejar estoques e operações.
IA também pode transformar o planejamento do varejo
Para o e-commerce, essa possibilidade é especialmente interessante.
Imagine, por exemplo, uma previsão indicando uma onda de calor em determinada região. Um varejista pode utilizar essa informação para antecipar a demanda por ventiladores, bebidas, protetor solar ou outros produtos relacionados ao clima.
Da mesma maneira, uma previsão de chuvas intensas pode influenciar decisões logísticas.
Portanto, o avanço dos modelos meteorológicos pode gerar informações úteis para diferentes setores da economia.
Nesse sentido, a inteligência artificial aplicada ao clima pode deixar de ser apenas uma ferramenta científica e se transformar em uma fonte de dados para decisões comerciais.
O desafio ainda é garantir confiabilidade
Mesmo com resultados promissores, a utilização da IA na meteorologia ainda exige validação.
Isso acontece porque uma previsão errada pode ter consequências importantes, principalmente quando envolve eventos extremos.
Além disso, modelos de inteligência artificial dependem dos dados utilizados em seu treinamento. Se determinados fenômenos estiverem pouco representados, o sistema pode apresentar dificuldades diante de situações incomuns.
Por isso, pesquisadores continuam comparando os modelos com métodos tradicionais e observações reais.
A Reuters também destaca que os sistemas de IA ainda não estão prontos para substituir completamente os modelos convencionais, especialmente em tarefas como previsão da intensidade de tempestades e projeções climáticas de longo prazo.
China entra na disputa global pela meteorologia com IA
O desenvolvimento desses sistemas também coloca a China em uma disputa tecnológica mais ampla.
Empresas e instituições de diferentes países estão desenvolvendo modelos de previsão meteorológica baseados em inteligência artificial.
Google, Huawei, centros de pesquisa chineses e organizações meteorológicas europeias estão entre os grupos envolvidos nesse avanço.
Dessa maneira, a meteorologia se tornou mais um campo em que inteligência artificial, capacidade computacional e grandes volumes de dados passaram a ser fatores estratégicos.
A China, por sua vez, vem investindo simultaneamente em modelos, satélites, sistemas de alerta e infraestrutura de dados.
Uma nova fase para a previsão do tempo
A evolução dos modelos chineses mostra que a inteligência artificial está mudando a maneira como os pesquisadores pensam sobre previsão meteorológica.
Em vez de depender exclusivamente de simulações tradicionais, os sistemas podem aprender padrões diretamente a partir de décadas de dados atmosféricos.
Além disso, conseguem produzir determinadas previsões com velocidade significativamente maior.
Ainda assim, o cenário não aponta para o desaparecimento dos métodos convencionais.
Pelo contrário, a tendência observada em pesquisas recentes é de integração entre inteligência artificial, modelos físicos, observações de satélites e dados meteorológicos em tempo real.
Com isso, a previsão do tempo pode se tornar mais rápida, detalhada e adaptada a diferentes necessidades.
No caso da China, os investimentos recentes mostram que o país pretende avançar não apenas na criação de modelos de IA, mas também na aplicação prática dessas tecnologias.
Assim, de modelos como Fengwu, Pangu-Weather e Fuxi ao novo Fenghe e às soluções MAZU, o país está construindo um ecossistema que combina inteligência artificial, satélites, dados meteorológicos e sistemas de alerta.
Para o consumidor, parte dessa transformação pode parecer invisível. Afinal, o resultado final continua sendo uma previsão exibida no celular ou na televisão.
Entretanto, por trás dessa informação, uma nova geração de sistemas está começando a trabalhar.
E, à medida que esses modelos evoluem, a inteligência artificial pode fazer com que saber quando vai chover, onde uma tempestade chegará e como um evento extremo pode se comportar deixe de depender apenas de cálculos tradicionais e passe a contar também com máquinas capazes de aprender com décadas de comportamento da atmosfera.
