🇧🇷 Raul Victor Magalhães Souza

Raul Victor Magalhães Souza proviene da Iracema, una città nella regione della Vale do Jaguaribe, nel nord-est semi-arido del Brasile, un luogo dove l'incertezza delle precipitazioni determina se le famiglie di piccoli agricoltori pianteranno. Il 26 novembre 2025 è stato annunciato come vincitore della categoria scuola secondaria del 31º Prêmio Jovem Cientista, il premio nazionale brasiliano per i giovani scienziati, gestito dal Consiglio Nazionale per lo Sviluppo Scientifico e Tecnologico (CNPq) con la Fundação Roberto Marinho. Aveva sedici anni e studiava in una scuola secondaria statale nel quartiere Benfica di Fortaleza.

Il progetto vincitore porta un titolo lungo: "Sviluppo di uno strumento di machine-learning ibrido per la previsione delle piogge basato sulla conoscenza dei profeti della pioggia della Vale do Jaguaribe, Ceará". È stato supervisionato dal suo insegnante, Helyson Lucas Bezerra Braz. I profetas da chuva sono agricoltori del nord-est che prevedono la stagione delle piogge leggendo i segni nella natura, una pratica tramandata di generazione in generazione. Raul ha deciso di registrare, strutturare e testare quella conoscenza piuttosto che respingerla.

Il sistema che lui e il suo supervisore hanno costruito si chiama IA dos Profetas da Chuva. È stato costruito con librerie di machine-learning dietro un'interfaccia Streamlit eseguita in Python, e alimentato con le osservazioni di sei profeti della pioggia nei comuni di Iracema, Limoeiro do Norte, Morada Nova, Quixeré e Russas, tutti all'interno della Vale do Jaguaribe. Il punto del design è che le osservazioni tradizionali entrano nel modello come variabili strutturate, non come aneddoti.

Gli indicatori sono stati organizzati in tre famiglie. I fenomeni atmosferici includevano l'alone lunare, le barre nuvolose all'inizio dell'anno e la luminosità del Sete-Estrelo, le Pleiadi. Gli indicatori botanici includevano la fioritura del cactus mandacaru, l'osservazione dell'embiratanha e la fioritura dello juazeiro. Gli indicatori di comportamento animale includevano la farfalla nera, la tarantola, le rane e i formicai. Ciascuno è stato convertito in dati dai quali il modello potesse imparare.

Rispetto a questi segnali, il team ha addestrato il sistema sui registri meteorologici della fondazione meteorologica statale del Ceará, Funceme, e dell'istituto nazionale Inmet. Lo strumento integra quarantaquattro anni di dati, dal 1981 al 2024, comprendenti più di quarantamila record. Tutto è passato attraverso la pulizia e la standardizzazione prima di essere incrociato con gli indicatori tradizionali — la metà poco affascinante del lavoro, e quella che rende il risultato verificabile.

I numeri di validazione sono specifici, il che solleva questo progetto al di sopra di una narrazione da fiera della scienza. Durante la stagione delle piogge del 2025, da gennaio a marzo, il modello ha stimato 422,1 mm di pioggia accumulata contro un volume effettivo osservato di 431,5 mm — un errore medio mensile del 5,7%. Una piattaforma di riferimento commerciale, durante lo stesso intervallo, ha stimato 318 mm, un errore del 30,8%. Sulle prestazioni di classificazione, il sistema ha raggiunto il 94,5% di accuratezza.

Il 1º giugno 2026 Raul ha vinto la tappa nazionale brasiliana dello Stockholm Junior Water Prize, durante una cerimonia tenutasi presso la Escola de Guerra Naval a Rio de Janeiro — la decima edizione brasiliana, organizzata dall'Associazione Brasiliana di Ingegneria Sanitaria e Ambientale con la Camera di Commercio Brasile-Svezia. La vittoria lo manda alla finale internazionale nell'agosto 2026, durante la World Water Week a Stoccolma.

Fa risalire il progetto a suo nonno, l'agricoltore Luiz Maia. Si interessa all'argomento fin dalle scuole elementari, ha vinto una borsa di studio CNPq nel suo primo anno di scuola secondaria e ha sviluppato la ricerca in collaborazione con il Laboratorio di Farmacologia di Veleni, Tossine e Lectine dell'Università Federale del Ceará. Il suo prossimo passo dichiarato è espandere il database e offrire lo strumento ai governi municipali della Vale do Jaguaribe, il che lo trasformerebbe da un modello premiato a una previsione operativa.

Due competizioni nazionali si trovano dietro questo progetto, ed entrambe meritano di essere menzionate perché sono ciò che trasforma una fiera della scienza scolastica in un risultato citabile. Il Prêmio Jovem Cientista è gestito dal Consiglio Nazionale per lo Sviluppo Scientifico e Tecnologico del Brasile, l'agenzia federale di finanziamento della ricerca, con la Fundação Roberto Marinho; ha avuto trentuno edizioni e la sua categoria di scuola secondaria viene giudicata in base alla metodologia presentata, non a una presentazione. La tappa nazionale dello Stockholm Junior Water Prize è organizzata dall'Associazione Brasiliana di Ingegneria Sanitaria e Ambientale e inserisce un singolo partecipante nazionale in una finale internazionale tenutasi durante la World Water Week.

Il punto metodologico più interessante è ciò che il progetto non ha fatto. Non ha asserito che la conoscenza tradizionale funzioni, e non ha asserito che non funzioni. Ha convertito gli indicatori di sei praticanti in variabili strutturate, addestrate su quarantaquattro anni di dati strumentali da due organismi meteorologici nazionali, e poi ha riportato un errore misurato rispetto alla pioggia osservata in una stagione specifica — insieme all'errore di un benchmark commerciale nello stesso intervallo. Pubblicare il confronto è l'intero contributo. Un modello senza una cifra di errore è un'affermazione; un modello con una è un risultato.