Um funcionário dirige um trator para transportar materiais para barreiras de areia no Deserto de Kumtag, no Condado Autônomo Cazaque de Aksay, província de Gansu, noroeste da China, em 13 de dezembro de 2025. (Foto: Gao Hongshan/Xinhua)
Com a chegada da primavera, os moradores da província de Gansu, no noroeste da China, precisam se preparar para tempestades de poeira repentinas que cobrem as cidades com uma névoa amarela, dificultam as viagens e representam riscos à saúde.
No entanto, a população de Gansu agora está mais bem preparada do que nunca para enfrentar esses desafios. Dias antes da chegada de uma tempestade, os moradores recebem alertas precisos em tempo real, em vez de serem pegos de surpresa. Precauções simples, como usar máscaras faciais e remarcar planos de viagem, podem mitigar significativamente o impacto na saúde pública e na vida cotidiana.
Essa mudança é impulsionada por um avanço tecnológico: o Sistema Global de Previsão de Aerossóis e Meteorologia baseado em Inteligência Artificial (AI-GAMFS). Desenvolvido por cientistas chineses, este modelo de inteligência artificial está melhorando drasticamente a precisão e a velocidade da previsão de poeira e poluição do ar.
De acordo com Gui Ke, pesquisador associado da Academia Chinesa de Ciências Meteorológicas (CAMS), os modelos de previsão tradicionais geralmente calculam os elementos meteorológicos separadamente dos aerossóis — partículas sólidas microscópicas ou gotículas líquidas suspensas na atmosfera, como poeira, PM2,5 e fumaça.
"Prever aerossóis é muito mais complexo e computacionalmente mais caro do que a previsão do tempo tradicional", disse Gui. "Isso exige que o sistema analise simultaneamente múltiplas fontes de aerossóis, transformações químicas complexas e suas interações em múltiplas escalas com os sistemas meteorológicos."
Ele explicou que a aplicação da IA, no entanto, vincula dinamicamente as partículas de aerossol em suspensão com fatores meteorológicos — como temperatura, velocidade do vento e pressão — como um todo unificado. Essa abordagem holística permite que o sistema simule a evolução da atmosfera com muito mais precisão, aumentando drasticamente a acurácia da previsão.
Além da precisão, o modelo de IA oferece velocidade incomparável. A previsão numérica tradicional depende de enormes aglomerados de supercomputadores para resolver equações físicas complexas, muitas vezes levando horas para executar uma previsão global apenas algumas vezes por dia.
Em contraste, o sistema baseado em IA funciona em unidades de processamento gráfico (GPUs) e pode gerar uma previsão global em apenas 36 segundos — mais de 100 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais.
A tecnologia já está saindo do laboratório para a aplicação no mundo real. De acordo com Duan Haixia, especialista-chefe do Instituto de Meteorologia de Áreas Áridas de Lanzhou, da Administração Meteorológica da China (CMA, na sigla em inglês), o instituto previu com precisão mais de 10 grandes eventos de poeira no norte da China desde o final do ano passado, aproveitando a capacidade do modelo de fornecer previsões meteorológicas ambientais de alta precisão para os próximos três a cinco dias.
O sistema faz mais do que rastrear tempestades; ele fornece alertas de saúde pública personalizados, como avisar pessoas com alergias para usarem máscaras N95 ou ajudar hospitais a se prepararem para picos de doenças respiratórias.
Atualmente, o AI-GAMFS foi implementado no Centro Meteorológico Nacional e em mais de 10 departamentos meteorológicos provinciais, incluindo os de Gansu e Shaanxi.
Ele também foi integrado à plataforma pública de alerta precoce em nuvem "MAZU" da CMA, um sistema projetado para fornecer alertas de desastres ao público. Totalmente de código aberto e em conformidade com os padrões internacionais, o modelo oferece aos países em desenvolvimento uma solução de previsão de aerossóis de baixo custo e alta precisão em escala global.
