A previsão do tempo rápida e precisa é cada vez mais importante atualmente em diversas áreas, desde a agricultura até a gestão urbana.
Recentemente, uma inovação significativa nesse campo chamou a atenção: o modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Google DeepMind, chamado GraphCast, que não só promete mudar a maneira como acontece a previsão do tempo mas também desafia os paradigmas existentes sobre o processamento e a análise de dados meteorológicos.
A DeepMind, empresa do grupo Google, é conhecida por seus avanços significativos no campo da inteligência artificial, e o GraphCast é o esforço da companhia de levar toda essa expertise para o complexo mundo da meteorologia.
O que torna o GraphCast único é sua capacidade de operar de um computador desktop comum e fornecer previsões meteorológicas globais em menos de um minuto, muito diferente do que se vê nos modelos convencionais, que exigem supercomputadores e horas para produzir resultados semelhantes.
Os métodos tradicionais de previsão do tempo conhecidos como previsão numérica do tempo (NWP – numerical weather prediction), dependem de modelos matemáticos baseados em princípios físicos e processam dados de satélites, bóias e estações meteorológicas de todo o mundo. Apesar de sua precisão, eles são caros e demandam uma quantidade significativa de energia. O GraphCast, por outro lado, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados meteorológicos históricos e fazer previsões, o que torna o processo muito mais rápido e menos intensivo em termos de recursos.
Para treinar o GraphCast, os pesquisadores da DeepMind usaram estimativas de condições meteorológicas globais coletadas de 1979 a 2017, aprendendo a identificar padrões e correlações entre variáveis meteorológicas como pressão atmosférica, vento, temperatura e umidade. Usando o estado atual do tempo e dados de 6 horas atrás, o GraphCast consegue prever o tempo para as próximas 6 horas, e essas previsões podem ser estendidas para até 10 dias.
Vários outros gigantes tecnológicos, como a Nvidia e a Huawei, também desenvolveram modelos de machine learning para previsão do tempo. Entre eles, o modelo Pangu-weather da Huawei era considerado um forte concorrente, mas em comparações diretas, o GraphCast superou o Pangu-weather em 99% das previsões.
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Os desafios da nova forma de previsão do tempo
A revolução trazida pelo GraphCast e modelos semelhantes é notável. Com a previsão do tempo mais rápida e precisa, há mais tempo para interpretação e comunicação dos eventos climáticos, o que é essencial para tomadas de decisão em tempo hábil em diversos setores. Os modelos de inteligência artificial chegam a ser de 1.000 a 10.000 mais rápidos do que os sistemas tradicionais.
No entanto, esses modelos de IA ainda são considerados experimentais e apresentam desafios únicos. Um dos principais é a natureza de “caixa-preta” da inteligência artificial, onde os processos de tomada de decisão do modelo não são totalmente compreendidos, o que naturalmente levanta questões sobre a confiabilidade desses sistemas em situações críticas.
Além da questão da “caixa-preta“, os modelos de inteligência artificial enfrentam o risco de amplificar vieses presentes nos dados de treinamento, além de exigirem uma quantidade considerável de energia para treinamento, embora seja menos do que os modelos tradicionais. Portanto, enquanto representam um avanço significativo, ainda há espaço para melhorias e entendimento mais profundo dessas tecnologias.
A previsão do tempo está no limiar de uma nova era, impulsionada pela inteligência artificial e machine learning. Mesmo diante dos desafios a serem superados, o GraphCast, oferecendo precisão sobre o clima em minutos por um sistema que pode ser operado em um desktop, se coloca como uma ferramenta que pode ajudar consideravelmente para que possamos nos preparar para os eventos climáticos.
Fonte: Nature
