라울 빅토르 마갈량이스 소자(Raul Victor Magalhães Souza)는 브라질 북동부 세아라주 자구아리베 계곡(Vale do Jaguaribe) 지역의 이라세마 출신이다. 이곳은 강수량의 불확실성이 소농 가정의 농사 여부를 결정짓는 곳이다. 2025년 11월 26일, 그는 국가과학기술개발위원회(CNPq)와 로베르토 마리뉴 재단(Fundação Roberto Marinho)이 주관하는 브라질 전국 청년 과학자상(Prêmio Jovem Cientista) 중등 부문 우승자로 선정되었다. 당시 16세였던 그는 포르탈레자 벤피카 지구의 공립 고등학교에 재학 중이었다.
수상 프로젝트의 공식 명칭은 “자구아리베 계곡 비의 예언자들의 지식에 기반한 강우 예측용 하이브리드 머신러닝 도구 개발”이다. 이 프로젝트는 지도 교사인 헬리손 루카스 베제라 브라스(Helyson Lucas Bezerra Braz)의 지도를 받았다. 북동부 지역의 비의 예언자들은 자연의 징후를 읽어 우기를 예측하는 농부들로, 이 관습은 수 세대에 걸쳐 전승되어 왔다. 라울은 이 지식을 단순히 일화로 치부하는 대신 이를 기록하고 구조화하여 테스트하고자 했다.
그와 지도 교사가 구축한 시스템은 '비의 예언자 AI'(IA dos Profetas da Chuva)라 불린다. 이 시스템은 파이썬(Python) 기반의 스트림릿(Streamlit) 인터페이스 뒤에서 머신러닝 라이브러리를 통해 구성되었으며, 이라세마, 리무에이루 두 노르치, 모라다 노바, 키셰레, 루사스 등 자구아리베 계곡 내 6개 지방자치단체의 비의 예언자들로부터 얻은 관측 데이터를 입력받았다. 이 설계의 핵심은 전통적인 관측 자료가 일화가 아닌 구조화된 변수로서 모델에 입력된다는 점이다.
지표는 세 가지 범주로 분류되었다. 기상 현상에는 달무리, 연초의 구름띠, 그리고 좀생이별(Sete-Estrelo)의 밝기가 포함되었다. 식물 지표로는 만다카루 선인장의 개화, 엠비라타냐(embiratanha) 관측, 후아제이루(juazeiro) 나무의 개화가 포함되었다. 동물 행동 지표로는 검은 나비, 타란툴라, 개구리, 개미집 등이 활용되었다. 각 지표는 모델이 학습할 수 있는 데이터로 변환되었다.
이 신호들을 바탕으로 팀은 세아라주 기상재단(Funceme)과 국가기상청(Inmet)의 기상 기록으로 시스템을 훈련시켰다. 이 도구는 1981년부터 2024년까지 총 44년간의 데이터, 즉 4만 건 이상의 기록을 통합했다. 모든 데이터는 전통적 지표와 교차 검증되기 전에 정제 및 표준화 과정을 거쳤으며, 이는 결과의 검증 가능성을 보장하는 가장 중요한 노력이었다.
검증 수치는 매우 구체적이며, 이것이 이 프로젝트를 단순한 과학 경진대회 수준 이상으로 끌어올렸다. 2025년 1월부터 3월까지의 우기 동안, 이 모델은 422.1mm의 누적 강수량을 예상했고 실제 관측치는 431.5mm였으며, 월평균 오차는 5.7%였다. 같은 기간 상업용 참고 플랫폼은 318mm를 예상해 30.8%의 오차를 보였다. 분류 성능 면에서 이 시스템은 94.5%의 정확도를 기록했다.
2026년 6월 1일, 라울은 리우데자네이루 해군전쟁학교에서 열린 시상식에서 스톡홀름 청소년 물상(Stockholm Junior Water Prize) 브라질 국가대표로 선발되었다. 이는 브라질 위생환경공학협회와 브라질-스웨덴 상공회의소가 공동 주관한 제10회 브라질 대회였다. 이 우승으로 그는 2026년 8월 스톡홀름 세계 물 주간(World Water Week) 기간에 열리는 국제 결선에 진출하게 되었다.
그는 이 프로젝트의 뿌리가 농부였던 할아버지 루이스 마이아(Luiz Maia)에게 있다고 말한다. 그는 초등학교 때부터 이 주제에 관심을 가졌고, 고등학교 1학년 때 CNPq 장학금을 받았으며, 세아라 연방대학교 독소·렉틴 약리학 연구소와 협력하여 연구를 발전시켰다. 그는 향후 데이터베이스를 확장하여 자구아리베 계곡 지방 정부에 이 도구를 제공할 계획이며, 이는 단순히 상을 받는 모델을 넘어 실제 운영 가능한 예보 도구로 발전할 것이다.
이 프로젝트 뒤에는 두 개의 국가 대회가 자리 잡고 있으며, 이 대회들이 학교 과학 박람회를 인용 가능한 연구 결과로 격상시켰다. 청년 과학자상은 브라질 연방 연구 자금 지원 기관인 CNPq가 로베르토 마리뉴 재단과 공동 운영하며 31회째를 맞이했고, 중등 부문은 발표가 아닌 제출된 방법론을 바탕으로 평가된다. 스톡홀름 청소년 물상 브라질 예선은 브라질 위생환경공학협회가 주관하며, 국제 결선에 나갈 단 한 명의 국가대표를 선발한다.
이 프로젝트의 더욱 흥미로운 방법론적 지점은 연구가 '하지 않은 것'에 있다. 연구팀은 전통 지식이 효과가 있다고 단정하지도, 효과가 없다고 단정하지도 않았다. 그들은 6명의 예언자가 제공한 지표를 구조화된 변수로 변환하고, 두 국가 기상 기관의 44년치 기기 측정 데이터와 비교 훈련시킨 후, 특정 계절의 실제 강우량 대비 측정된 오차를 보고했으며, 같은 기간 상업용 벤치마크의 오차와 비교했다. 이 비교를 공개한 것 자체가 이 연구의 핵심 기여다. 오차 수치가 없는 모델은 단순한 주장이지만, 수치가 있는 모델은 결과물이다.
“다음 단계는 더 정밀한 예보를 위해 데이터베이스를 확장하는 것입니다. 시스템이 개선되면 자구아리베 계곡 지방 정부에 이 도구를 제공할 수 있을 것이며, 저는 이 도구의 활용이 매우 중요하다고 믿습니다.”— 라울 빅토르 마갈량이스 소자, 디아리우 두 노르데스티(Diário do Nordeste), 2025년 11월 26일 (포르투갈어에서 번역)
“저의 주요 참고 자료이자 프로젝트 구축의 기반이 되어주신 할아버지께 감사드립니다.”— 라울 빅토르 마갈량이스 소자, ABES, 2026년 6월 11일 (포르투갈어에서 번역)
| 인물 | 국가 | 이정표 | 나이 / 기록 |
|---|---|---|---|
| IA dos Profetas da Chuva | 브라질 세아라주 | 422.1mm 예상 vs 431.5mm 실제 관측 | 5.7% 평균 오차 |
| Commercial reference platform | — | 같은 기간 318mm 예상 | 30.8% 평균 오차 |
| Training data | Funceme 및 Inmet | 1981-2024, 4만 건 이상의 기록 | 44년 |
| Classification accuracy | — | 검증 세트에서의 모델 성능 | 94.5% |
대부분의 기후 모델링 사례는 민간 예보와 데이터 과학을 상극으로 여기지만, 이 프로젝트는 이를 함께 측정하고 오차 범위를 공개했다.
동일한 테스트 기간 동안 이 모델은 같은 지역의 상업용 참고 플랫폼보다 약 5배 더 정확했다.
강수량의 불확실성이 가정의 생계를 좌우하는 지역을 위해 만들어진 저비용 도구이며, 단순히 출판에 그치지 않고 지역 정부에 제공하는 것을 목표로 한다.
