A IA já ajuda o IPMA a prever o tempo, mas o meteorologista continua a decidir o que importa
Por trás de cada previsão há milhões de cálculos, modelos em paralelo e especialistas a avaliar cenários, incertezas e consequências antes de emitir informação oficial.

A previsão meteorológica está a entrar numa nova era. No Instituto Português do Mar e da Atmosfera (IPMA), a inteligência artificial já começa a integrar processos de análise e previsão, acelerando cálculos e acrescentando uma fonte de informação aos modelos tradicionais.
O IPMA já utiliza resultados de modelos numéricos, como o ECMWF e o AROME, complementados por observações de estações meteorológicas de superfície e por pós-processamento estatístico.
Desde janeiro de 2025, este sistema passou a incluir um novo algoritmo destinado a reduzir erros nas previsões automáticas. O próprio instituto alerta, contudo, que estas estimativas podem divergir da previsão descritiva elaborada pelos meteorologistas, que dispõem de informação adicional e mais atualizada.

O que a inteligência artificial faz é acrescentar agora um outro nível de análise de dados. Em vez de substituir os modelos físicos que descrevem a atmosfera através de equações, processa grandes quantidades de dados, reconhecendo padrões muito rapidamente. A utilidade está sobretudo em complementar a informação disponível e ajudar os especialistas a comparar hipóteses.
A máquina aprende com décadas de tempo
O salto tecnológico, embora recente, recorre ao passado para aprender e aprimorar a previsão. O Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (ECMWF), principal parceiro internacional do IPMA, colocou em funcionamento o seu Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS) em 2025.
O sistema passou a operar em paralelo com o modelo físico Integrated Forecasting System, ou Sistema de Previsão Integrado (IFS), que foi atualizado em maio de 2026. Para aprender como evolui a atmosfera, estes modelos recorrem a décadas de reanálises meteorológicas.
Para a aprendizagem automática, o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo disponibiliza dados desde 1979, recorrendo também a períodos de informação operacional do IFS para aperfeiçoar os modelos. É uma espécie de memória atmosférica, em escala planetária, em que a máquina aprende padrões estatísticos a partir de milhares de situações já observadas.
Entre a física e a inteligência artificial
Os sistemas mais avançados não são apenas enormes bases de dados. O Artificial Intelligence Forecasting System combina redes neuronais em grafos com uma arquitetura Transformer para representar a atmosfera e calcular a sua evolução.
Há, contudo, uma diferença fundamental em relação a uma IA generativa. Uma previsão meteorológica não pode produzir qualquer resultado plausível. Tem de respeitar limites físicos. O modelo incorpora, por isso, mecanismos que restringem determinadas variáveis a valores fisicamente possíveis, como precipitação ou cobertura de nuvens.
A velocidade é outra vantagem. O ECMWF indica que o Artificial Intelligence Forecasting System pode produzir previsões muito mais rapidamente e com um consumo energético bastante inferior ao dos sistemas numéricos tradicionais, embora os dois tipos de modelos continuem a ser executados em paralelo. É neste espaço que entra o trabalho do meteorologista.
O último passo continua a ser humano
A atmosfera é um sistema caótico. Pequenas diferenças nas condições iniciais podem conduzir a resultados diferentes, sobretudo quando estão em causa fenómenos locais ou extremos. Mesmo quando os modelos coincidem, é preciso interpretar essa informação num território concreto.
Um sistema automático pode apresentar vários cenários. Cabe ao especialista avaliar a consistência entre modelos, observar os dados mais recentes, identificar situações em que as previsões divergem e traduzir essa incerteza para quem precisa tomar decisões.
Trata-se, no fundo, de uma solução particularmente útil para a emissão de avisos. Um alerta amarelo, laranja ou vermelho não é apenas o resultado de um número gerado por um algoritmo. Envolve a avaliação conjunta da probabilidade de um fenómeno, da sua intensidade e dos impactos esperados sobre pessoas e bens.

O IPMA tem vindo a integrar inteligência artificial e aprendizagem automática nas suas ferramentas e sistemas de monitorização, mantendo em simultâneo a previsão meteorológica assente numa combinação entre modelos, observações e análise especializada.
A meteorologia está, assim, a ganhar uma nova ferramenta. A mudança mais importante consiste em fornecer ao especialista mais informação e mais depressa, para que possa interpretar melhor o comportamento da atmosfera em tempo real.
A inteligência artificial pode calcular em minutos o que antes exigia recursos muito maiores. Decidir o que esses resultados significam continua, por enquanto, a ser uma tarefa humana.
Referências da notícia
Jornal Expresso. IA supera humanos em previsões meteorológicas, mas IPMA garante que os analistas e meteorologistas ainda são essenciais.
Instituto Português do Mar e da Atmosfera. IPMA lança DataClima.
Instituto Português do Mar e da Atmosfera (IPMA). Novo algoritmo do sistema previsão automática.
Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo. AIFS: a new ECMWF forecasting system.
arXiv. AI and physics-based weather forecasting: A comparative study.
Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo. Farewell to the external AI models.
Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo. ECMWF AIFS Weather Model: 2026 Upgrades & Energy Trading.
Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo. Machine learning opens new opportunities for global reanalysis.