Em tempos de mudanças climáticas, prever o tempo com maior precisão se tornou crucial para setores como agronegócios, logística e mineração, que precisam planejar operações e cadeias de suprimento com antecedência. A Climatempo tem utilizado inteligência artificial para ir além da previsão tradicional, integrando dados de monitoramento climático com modelos já existentes para oferecer previsões mais detalhadas e alertas mais rápidos.
A solução Argo Energia é um dos exemplos práticos dessa atuação: ela monitora o clima em microrregiões e envolve a instalação de seis estações meteorológicas para apoiar análises sobre impactos de eventos climáticos extremos na transmissão de energia e nas estratégias de proteção de ativos. O objetivo é mitigar interrupções e reduzir riscos operacionais em setores sensíveis à variabilidade climática.
Flávio Horita, diretor de tecnologia (CTO) da Climatempo, destaca que a empresa já utiliza soluções de inteligências preditivas há mais de uma década. Segundo ele, há anos a companhia desenvolve algoritmos de visão computacional para estimar para qual direção um sistema meteorológico pode se deslocar e já aplica IA para prever eventos extremos e monitorar em tempo real, de modo a auxiliar empresas na prevenção de impactos.
Hoje, o alerta de meteorologia é um dos principais produtos da Climatempo. Horita afirma que, no ambiente B2B, as empresas recorrem à Climatempo para receber notificações precisas sobre mudanças climáticas, ajudando a planejar desde a produção agrícola até a cadeia de suprimentos industrial, com governanças públicas também se beneficiando do planejamento hídrico e energético com antecedência.
A Climatempo reforça que a previsão envolve a análise de um conjunto amplo de variáveis climáticas — incluindo chuva, temperatura, vento, umidade do ar, tamanho de ondas e descargas atmosféricas — com dados de fontes internacionais, como EUA e países europeus. Modelos numéricos tratam-se de cálculos que simulam a física da atmosfera em interação com diferentes superfícies, mas os modelos físicos não são infalíveis diante de microclimas regionais intensos, tema no qual a IA tem ajudado a melhorar a acurácia.
Com o CT2W, a Climatempo desenvolveu um modelo proprietário que combina múltiplos modelos meteorológicos de várias fontes para gerar previsões mais detalhadas. “A IA permite identificar o melhor modelo físico para cada região e se adaptar com o tempo, ajudando na tomada de decisão,” ressalta Horita. Além disso, a IA é usada para entender o descolamento de sistemas meteorológicos e mudanças significativas no tempo de uma região específica. A inteligência artificial generativa também está presente na estratégia da empresa, com aplicações de GPT para aprimorar processos internos e Codex para geração de código, acelerando o time to market e a evolução de produtos.
