ラウル・ヴィクトル・マガリャエス・ソウザは、ブラジル北東部の半乾燥地帯であるセアラ州ヴァレ・ド・ジャグアリベ地方のイラセマ出身である。ここは雨の予測が小規模農家の作付けを左右する土地だ。2025年11月26日、彼はブラジル科学技術開発評議会（CNPq）とロベルト・マリーニョ財団が主催するブラジル国内の若手科学賞「第31回若手科学者賞（Prêmio Jovem Cientista）」の高校生部門優勝者に選ばれた。当時16歳だった彼は、フォルタレザのベンフィカ地区にある公立高校に通っていた。
受賞プロジェクトのタイトルは「セアラ州ヴァレ・ド・ジャグアリベの『雨の予言者』の知識に基づく、降雨予測のためのハイブリッド機械学習ツールの開発」と非常に長い。指導教官はエライソン・ルーカス・ベゼッラ・ブラズ。雨の予言者とは、代々受け継がれてきた自然の兆候を読む技術で雨季を予測する北東部の農民たちである。ラウルは、彼らの知識を無視するのではなく、記録し、構造化し、検証することを目指した。
彼と指導教官が構築したシステムは「雨の予言者のAI（IA dos Profetas da Chuva）」と呼ばれている。このシステムはPythonで実行されるStreamlitインターフェースを背後で動かし、機械学習ライブラリを使用して構築された。データソースは、ヴァレ・ド・ジャグアリベ内のイラセマ、リメイロ・ド・ノルテ、モラーダ・ノーヴァ、キシェレ、ルッサスの6つの自治体に住む予言者たちの観察結果である。この設計の肝は、伝統的な観察結果を逸話としてではなく、構造化された変数としてモデルに入力する点にある。
指標は3つの系列に分類された。大気現象には、月の暈（かさ）、年初の雲の帯、プレアデス星団（セテ・エストレロ）の輝きが含まれる。植物学的指標には、マンダカル・サボテンの開花、エンビラタニャの観察、ジュアゼイロの開花が含まれる。動物行動学的指標には、クロチョウ、タランチュラ、カエル、アリ塚が含まれる。これらすべてが、モデルが学習可能なデータへと変換された。
これらのシグナルに対し、チームはセアラ州気象財団Funcemeと国立気象研究所Inmetの気象記録を用いてシステムを訓練した。このツールは1981年から2024年までの44年分、4万件以上のデータを統合している。これらすべてがクレンジングと標準化を経て、伝統的な指標と照合された。これこそが地味ながらも結果を検証可能にする重要な作業であった。
検証の数値は具体的であり、単なる科学フェアのレベルを超えている。2025年1月から3月までの雨季の間、モデルは累積降水量を422.1mmと予測し、実際の観測値は431.5mmだった。平均月間誤差は5.7%である。同期間の商業的な参照プラットフォームの予測は318mmで、誤差は30.8%だった。分類パフォーマンスにおいて、このシステムは94.5%の精度を達成した。
2026年6月1日、ラウルはリオデジャネイロの海軍戦争学校で開催された式典で、ストックホルム青少年水大賞のブラジル国内ステージで優勝した。これはブラジル水工学衛生協会（ABES）と在ブラジル・スウェーデン商工会議所が主催する第10回大会である。この優勝により、彼は2026年8月にストックホルムで開催される世界水週間の国際決勝への切符を手にした。
彼はこのプロジェクトの原点を、農民である祖父のルイス・マイアに帰している。彼は小学校の頃からこのテーマに関心を持ち、高校1年生でCNPqの奨学金を得て、セアラ連邦大学の毒物・毒素・レクチン薬理学研究所と共同で研究を発展させた。彼の次の目標はデータベースを拡張し、このツールをヴァレ・ド・ジャグアリベの自治体政府に提供することである。これにより、受賞モデルから本格的な予測運用へと移行することになる。
このプロジェクトの背後には2つの全国コンクールがある。これらは学校の科学フェアを引用可能な成果に変える重要な存在である。若手科学者賞は、連邦研究資金調達機関であるブラジル科学技術開発評議会（CNPq）がロベルト・マリーニョ財団と共同で運営している。31回の歴史を持ち、高校生部門はプレゼンテーションではなく、提出された手法に基づいて審査される。ストックホルム青少年水大賞の国内ステージは、ブラジル水工学衛生協会が主催し、国内の優勝者を世界水週間の国際決勝へ送り出す。
このプロジェクトで最も興味深いのは、その手法である。プロジェクトは伝統的な知識が「機能する」とも「機能しない」とも断定していない。6人の実践者の指標を構造化変数に変換し、2つの国家気象機関からの44年分の計測データと照合し、特定の季節の降雨量に対する測定誤差を報告した。同時に、同期間の商業ベンチマークの誤差も示している。この比較を公表することこそが、プロジェクトの貢献の全てである。誤差の数値がないモデルは単なる主張だが、数値のあるモデルは一つの「結果」である。
“「私たちの次のステップはデータベースを拡張し、さらに正確な予測を得ることです。システムが改善されれば、ヴァレ・ド・ジャグアリベの各自治体政府に提供することが可能になります。このツールの使用は非常に重要だと信じているからです」”— ラウル・ヴィクトル・マガリャエス・ソウザ、Diário do Nordeste紙、2025年11月26日（ポルトガル語から翻訳）
“「私の主な参照先であり、このプロジェクト構築の基礎となった祖父に感謝しなければなりません」”— ラウル・ヴィクトル・マガリャエス・ソウザ、ABES、2026年6月11日（ポルトガル語から翻訳）
| 人物 | 国 | 節目 | 年齢 / 記録 |
|---|---|---|---|
| IA dos Profetas da Chuva | ブラジル、セアラ州 | 予測 422.1mm vs 観測 431.5mm | 平均誤差 5.7% |
| Commercial reference platform | — | 同期間の予測 318mm | 平均誤差 30.8% |
| Training data | FuncemeおよびInmet | 1981-2024年、4万件以上の記録 | 44年間 |
| Classification accuracy | — | 検証セットにおけるモデルのパフォーマンス | 94.5% |
ほとんどの気候モデリングの物語は、民間予測とデータサイエンスを対極のものとして扱うが、本プロジェクトはそれらを共に測定し、誤差の範囲を公表した。
同様のテスト条件下では、このモデルは同地域の商業的な参照プラットフォームよりも約5倍正確であった。
これは雨の不確実性が家族の作付けを左右する地域のために作られた低コストのツールであり、単なる発表で終わらせず、自治体への提供を目指している。
