Raul Victor Magalhães Souza é de Iracema, uma cidade na região do Vale do Jaguaribe, no semiárido cearense — um lugar onde a incerteza da chuva determina se as famílias de pequenos agricultores plantam. Em 26 de novembro de 2025, ele foi anunciado como o vencedor da categoria de ensino médio do 31º Prêmio Jovem Cientista, o prêmio nacional de ciência para jovens do Brasil, realizado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) com a Fundação Roberto Marinho. Ele tinha dezesseis anos e estudava em uma escola pública no distrito de Benfica, em Fortaleza.
O projeto vencedor possui um título longo: "Desenvolvimento de uma ferramenta híbrida de aprendizado de máquina para previsão de chuvas baseada no saber dos profetas da chuva do Vale do Jaguaribe, Ceará". Foi orientado pelo seu professor, Helyson Lucas Bezerra Braz. Os profetas da chuva são agricultores do Nordeste que prevêem a estação chuvosa lendo sinais na natureza, uma prática passada de geração em geração. Raul decidiu registrar, estruturar e testar esse conhecimento em vez de descartá-lo.
O sistema que ele e seu orientador criaram chama-se IA dos Profetas da Chuva. Foi construído com bibliotecas de aprendizado de máquina atrás de uma interface Streamlit rodando em Python, e alimentado com observações de seis profetas da chuva nos municípios de Iracema, Limoeiro do Norte, Morada Nova, Quixeré e Russas, todos no Vale do Jaguaribe. O ponto central do projeto é que as observações tradicionais entram no modelo como variáveis estruturadas, não como anedotas.
Os indicadores foram organizados em três famílias. Os fenômenos atmosféricos incluíram o halo lunar, as barras de nuvens no início do ano e o brilho do Sete-Estrelo, as Plêiades. Os indicadores botânicos incluíram o florescimento do cacto mandacaru, a observação da embiratanha e o florescimento do juazeiro. Os indicadores de comportamento animal incluíram a borboleta preta, a tarântula, sapos e formigueiros. Cada um foi convertido em dados dos quais o modelo pudesse aprender.
Vinte perguntas, oito minutos no relógio e um percentil medido contra todos os que já fizeram. Sem cadastro.
Fazer o teste de QI →Com base nesses sinais, a equipe treinou o sistema em registros meteorológicos da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (Funceme) e do Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet). A ferramenta integra quarenta e quatro anos de dados, de 1981 a 2024, compreendendo mais de quarenta mil registros. Tudo passou por limpeza e padronização antes de ser cruzado com os indicadores tradicionais — a metade não glamourosa do trabalho, e a que torna o resultado testável.
Os números de validação são específicos, o que eleva o projeto acima de uma narrativa de feira de ciências. Durante a estação chuvosa de 2025, de janeiro a março, o modelo estimou 422,1 mm de chuva acumulada contra um volume real observado de 431,5 mm — um erro médio mensal de 5,7%. Uma plataforma de referência comercial, no mesmo período, estimou 318 mm, um erro de 30,8%. Em termos de desempenho de classificação, o sistema atingiu 94,5% de precisão.
Em 1º de junho de 2026, Raul venceu a etapa brasileira do Stockholm Junior Water Prize, em uma cerimônia realizada na Escola de Guerra Naval no Rio de Janeiro — a décima edição brasileira, organizada pela Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES) com a Câmara de Comércio Brasil-Suécia. A vitória o envia para a final internacional em agosto de 2026, durante a Semana Mundial da Água em Estocolmo.
Ele atribui a origem do projeto ao seu avô, o agricultor Luiz Maia. Ele se interessa pelo assunto desde o ensino fundamental, ganhou uma bolsa do CNPq no primeiro ano do ensino médio e desenvolveu a pesquisa em parceria com o Laboratório de Farmacologia de Venenos, Toxinas e Lectinas da Universidade Federal do Ceará. Seu próximo passo declarado é expandir o banco de dados e oferecer a ferramenta aos governos municipais do Vale do Jaguaribe — o que a transformaria de um modelo premiado em uma previsão operacional.
Dois concursos nacionais sustentam este projeto, e ambos valem ser mencionados porque são eles que transformam uma feira de ciências escolar em um resultado citável. O Prêmio Jovem Cientista é realizado pelo CNPq, a agência federal de financiamento à pesquisa, com a Fundação Roberto Marinho; já teve trinta e uma edições e sua categoria de ensino médio é julgada com base na metodologia submetida, não em uma apresentação. A etapa nacional do Stockholm Junior Water Prize é organizada pela Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental e envia um representante nacional para uma final internacional realizada durante a Semana Mundial da Água.
O ponto metodológico mais interessante é o que o projeto não fez. Ele não afirmou que o conhecimento tradicional funciona, nem afirmou que não funciona. Ele converteu os indicadores de seis praticantes em variáveis estruturadas, treinou contra quarenta e quatro anos de dados de instrumentos de dois órgãos meteorológicos nacionais e então relatou um erro medido contra a chuva observada em uma estação específica — ao lado do erro de um benchmark comercial no mesmo período. Publicar a comparação é toda a contribuição. Um modelo sem um valor de erro é uma alegação; um modelo com um é um resultado.
“Nosso próximo passo é expandir o banco de dados para obter previsões ainda mais precisas. Com o sistema aprimorado, seria possível oferecê-lo aos governos municipais do Vale do Jaguaribe, pois acredito que o uso desta ferramenta é muito importante.”— Raul Victor Magalhães Souza, Diário do Nordeste, 26 de novembro de 2025 (traduzido do português)
“Tenho que agradecer ao meu avô, minha principal referência e a fundação para a construção do projeto.”— Raul Victor Magalhães Souza, ABES, 11 de junho de 2026 (traduzido do português)
| Pessoa | País | Marco | Idade / Dado |
|---|---|---|---|
| IA dos Profetas da Chuva | Ceará, Brasil | Previsto 422,1 mm vs 431,5 mm observado | Erro médio de 5,7% |
| Commercial reference platform | — | Previsto 318 mm no mesmo período | Erro médio de 30,8% |
| Training data | Funceme e Inmet | 1981-2024, 40.000+ registros | 44 anos |
| Classification accuracy | — | Desempenho do modelo no conjunto de validação | 94,5% |
A maioria das histórias de modelagem climática trata a previsão popular e a ciência de dados como opostas; esta as mediu juntas e publicou as margens de erro.
Em uma janela de teste comparável, o modelo foi aproximadamente cinco vezes mais preciso que uma plataforma de referência comercial para a mesma região.
É uma ferramenta de baixo custo construída para um local onde a incerteza da chuva decide se uma família planta — e o objetivo declarado é entregá-la ao governo local, não apenas publicar e parar.
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