A inteligência artificial vem sendo usada para muita coisa, e uma das mais úteis talvez seja ajudar a antecipar o clima. Um estudo desenvolvido por pesquisadores brasileiros da UNIASSELVI aplicou IA generativa e automação para prever a chegada de um Super El Niño — e os números chamam atenção: há 97% de probabilidade de o fenômeno seguir ativo até o início de 2027 e 81% de chance de ele atingir intensidade classificada como “muito forte”.
O trabalho não criou um novo modelo climático do zero. O que a IA fez foi reunir, organizar e cruzar dados que já existem, mas costumam ficar espalhados por diferentes fontes. A pesquisa integrou informações de seis organismos de monitoramento — a americana NOAA, a NASA, os brasileiros INPE, INMET e CEMADEN e o instituto internacional IRI. Essa integração automatizada é justamente o ponto forte da abordagem: em vez de um especialista comparar planilhas manualmente, o sistema junta tudo e aponta cenários com rapidez.
Se a previsão se confirmar, os efeitos para o Brasil seriam sentidos de ponta a ponta. As projeções incluem secas prolongadas no Norte e no Nordeste, ondas de calor no Centro-Oeste e em parte do Sudeste, mais enchentes na Região Sul e agravamento das queimadas na Amazônia, no Cerrado e no Pantanal. Há ainda o alerta para a agricultura — culturas como soja, milho, café, arroz e trigo entrariam na zona de risco — e para a saúde, com aumento de problemas cardiovasculares e respiratórios e maior proliferação do mosquito Aedes aegypti.
O caso é um bom exemplo de IA aplicada a um problema concreto e de interesse público, longe da conversa de chatbots e geradores de imagem. Vale lembrar que se trata de um estudo acadêmico e de uma projeção estatística, não de uma certeza — fenômenos climáticos envolvem muitas variáveis e podem se comportar de forma diferente do previsto. Ainda assim, ferramentas que antecipam cenários com meses de antecedência dão tempo para governos e produtores rurais se prepararem, e é aí que esse tipo de tecnologia pode fazer diferença real.
