🇧🇷 Raul Victor Magalhães Souza

Raul Victor Magalhães Souza stammt aus Iracema, einer Stadt in der Region Vale do Jaguaribe im semi-ariden Nordosten Brasiliens – einem Ort, an dem die Unsicherheit der Regenfälle darüber entscheidet, ob Kleinbauernfamilien säen können. Am 26. November 2025 wurde er als Sieger der Kategorie Sekundarschule beim 31. Prêmio Jovem Cientista bekannt gegeben, dem nationalen brasilianischen Jugendwissenschaftspreis, der vom Nationalrat für wissenschaftliche und technologische Entwicklung (CNPq) zusammen mit der Fundação Roberto Marinho verliehen wird. Er war sechzehn Jahre alt und besuchte eine staatliche Sekundarschule im Stadtteil Benfica in Fortaleza.

Das Gewinnerprojekt trägt einen langen Titel: „Entwicklung eines hybriden Machine-Learning-Tools zur Regenvorhersage auf Basis des Wissens der Regenpropheten des Vale do Jaguaribe, Ceará“. Betreut wurde er von seinem Lehrer Helyson Lucas Bezerra Braz. Die profetas da chuva sind Bauern im Nordosten, die die Regenzeit durch das Lesen von Zeichen in der Natur vorhersagen, eine über Generationen weitergegebene Praxis. Raul machte es sich zur Aufgabe, dieses Wissen zu erfassen, zu strukturieren und zu testen, anstatt es abzutun.

Das System, das er und sein Betreuer bauten, heißt IA dos Profetas da Chuva. Es wurde mit Machine-Learning-Bibliotheken hinter einer Streamlit-Schnittstelle unter Python konstruiert und mit Beobachtungen von sechs Regenpropheten in den Gemeinden Iracema, Limoeiro do Norte, Morada Nova, Quixeré und Russas gespeist, die alle im Vale do Jaguaribe liegen. Der Sinn des Designs besteht darin, dass die traditionellen Beobachtungen als strukturierte Variablen in das Modell einfließen, nicht als Anekdoten.

Die Indikatoren wurden in drei Familien organisiert. Zu den atmosphärischen Phänomenen gehörten der Mondhof, Wolkenbänder zu Jahresbeginn und die Helligkeit der Sete-Estrelo, den Plejaden. Zu den botanischen Indikatoren zählten die Blüte des Mandacaru-Kaktus, die Beobachtung der Embiratanha und die Blüte des Juazeiro. Zu den Tierverhaltensindikatoren gehörten der schwarze Schmetterling, die Vogelspinne, Frösche und Ameisenhaufen. Jeder Indikator wurde in Daten umgewandelt, aus denen das Modell lernen konnte.

Anhand dieser Signale trainierte das Team das System mit meteorologischen Aufzeichnungen der staatlichen Wetterstiftung Ceará (Funceme) und des nationalen Instituts (Inmet). Das Tool integriert vierundvierzig Jahre an Daten von 1981 bis 2024, was mehr als vierzigtausend Datensätze umfasst. Alles wurde bereinigt und standardisiert, bevor es mit den traditionellen Indikatoren abgeglichen wurde – die mühsame Hälfte der Arbeit, die das Ergebnis erst überprüfbar macht.

Die Validierungszahlen sind spezifisch, was dieses Projekt von einer gewöhnlichen Schul-Wissenschaftsmesse abhebt. Während der Regenzeit 2025 von Januar bis März schätzte das Modell 422,1 mm kumulierten Niederschlag gegenüber einer tatsächlich beobachteten Menge von 431,5 mm – ein mittlerer monatlicher Fehler von 5,7 %. Eine kommerzielle Referenzplattform schätzte im selben Zeitraum 318 mm, was einem Fehler von 30,8 % entspricht. Bei der Klassifizierungsleistung erreichte das System eine Genauigkeit von 94,5 %.

Am 1. Juni 2026 gewann Raul die brasilianische nationale Etappe des Stockholm Junior Water Prize bei einer Zeremonie an der Escola de Guerra Naval in Rio de Janeiro – die zehnte brasilianische Ausgabe, organisiert vom brasilianischen Verband für Sanitär- und Umweltingenieurwesen zusammen mit der brasilianisch-schwedischen Handelskammer. Der Sieg führt ihn im August 2026 zum internationalen Finale während der World Water Week in Stockholm.

Er führt das Projekt auf seinen Großvater, den Bauern Luiz Maia, zurück. Er interessiert sich seit der Grundschule für das Thema, gewann in seinem ersten Jahr an der Sekundarschule ein Stipendium des CNPq und entwickelte die Forschung in Partnerschaft mit dem Labor für Pharmakologie von Giften, Toxinen und Lektinen an der Bundesuniversität von Ceará. Sein nächster Schritt ist die Erweiterung der Datenbank, um das Tool den Gemeindeverwaltungen des Vale do Jaguaribe anzubieten – was es von einem preisgekrönten Modell in eine operative Vorhersage verwandeln würde.

Zwei nationale Wettbewerbe stehen hinter diesem Projekt, und beide sind erwähnenswert, da sie eine wissenschaftliche Arbeit erst zitierfähig machen. Der Prêmio Jovem Cientista wird vom brasilianischen Nationalrat für wissenschaftliche und technologische Entwicklung, der föderalen Forschungsförderungsagentur, zusammen mit der Fundação Roberto Marinho betrieben; er findet seit einunddreißig Jahren statt und die Kategorie Sekundarschule wird nach der eingereichten Methodik bewertet, nicht nach einer bloßen Präsentation. Die nationale Etappe des Stockholm Junior Water Prize wird vom brasilianischen Verband für Sanitär- und Umweltingenieurwesen organisiert und führt einen einzigen nationalen Teilnehmer zum internationalen Finale während der World Water Week.

Der methodisch interessantere Punkt ist, was das Projekt nicht getan hat. Es behauptete nicht, dass traditionelles Wissen funktioniert, und es behauptete auch nicht, dass es das nicht tut. Es wandelte die Indikatoren von sechs Praktikern in strukturierte Variablen um, trainierte sie gegen vierundvierzig Jahre Instrumentendaten von zwei nationalen meteorologischen Stellen und berichtete dann über einen gemessenen Fehler gegenüber dem beobachteten Niederschlag in einer bestimmten Saison – zusammen mit dem Fehler eines kommerziellen Benchmarks im gleichen Zeitraum. Die Veröffentlichung des Vergleichs ist der eigentliche Beitrag. Ein Modell ohne Fehlerangabe ist eine Behauptung; ein Modell mit einer solchen ist ein Ergebnis.