Clima: IA pode prever mais cedo a chegada de furacões

Uma nova ferramenta de IA do Google DeepMind previu onde o furacão Lee, de setembro, atingiria o Canadá três dias antes dos métodos existentes. As previsões meteorológicas tornaram-se muito mais precisas ao longo das décadas.

Mas a velocidade e a capacidade da IA ​​de analisar eventos passados ​​para fazer previsões fazem dela uma mudança de jogo, dizem os cientistas.

A previsão meteorológica tradicional envolve fazer medições do que está acontecendo na atmosfera neste momento.

Os melhores modelos realizam centenas de milhões de leituras de todo o mundo todos os dias.

Estes vêm de uma enorme variedade de fontes, incluindo estações meteorológicas, satélites, balões lançados na atmosfera, boias no oceano – até mesmo leituras feitas por sensores nos narizes de aviões comerciais.

Supercomputador

Este oceano de dados é alimentado num supercomputador para ser processado por programas que podem fazer quatrilhões (mil trilhões) de cálculos a cada segundo. Eles usam equações complexas para simular o que acontece na atmosfera da Terra e prever como o clima mudará e evoluirá ao longo do tempo.

Este método tem sido extraordinariamente bem-sucedido. À medida que os modelos melhoraram e os computadores se tornaram mais poderosos ao longo das décadas, as previsões meteorológicas tornaram-se significativamente mais precisas.

Mas estes modelos numéricos de previsão meteorológica (NWP), como são conhecidos, consomem grandes quantidades de recursos informáticos, utilizam alguns dos maiores supercomputadores do mundo e normalmente demoram horas a produzir as suas previsões.

A IA abrevia grande parte desse esforço. Não tenta modelar como o mundo funciona.

Em vez disso, o GraphCast usa aprendizado de máquina para digerir grandes quantidades de dados históricos – incluindo o resultado do modelo ECMRWF – para aprender como os padrões climáticos evoluem.

E está se mostrando muito eficaz.

“A principal vantagem desta abordagem de IA é que ela é extremamente precisa”, disse Remy Lam, do Google DeepMind, que ajudou a criar a ferramenta meteorológica. “Ele aprende com décadas de dados e é capaz de ser mais preciso do que o padrão ouro da indústria”, diz ele.

E, por não tentar resolver equações complexas, pode fazer suas previsões muito rapidamente e usando muito menos poder computacional.

As previsões do GraphCast não são tão detalhadas quanto as produzidas pelo ECMRWF, mas são melhores para prever eventos graves, como temperaturas extremas, e para rastrear a trajetória de grandes tempestades.

Furacão Lee – uma previsão antecipada de chegada ao continente. Foto: Reuters

Previu com precisão onde o furacão Lee, uma tempestade que atingiu a costa atlântica dos EUA e do Canadá em setembro, atingiria a costa, por exemplo.

A ferramenta de IA da Deep Mind previu seu caminho com nove dias de antecedência, o ECMRWF só conseguiu seis dias de antecedência.

Mas o sucesso do GraphCast não significa que podemos desligar os supercomputadores e confiar na IA.

Até Remy Lam, do Google DeepMind, diz que isso não acontecerá.

“Estamos apoiados em gigantes para construir esses modelos”, afirma.

Em vez de substituir as previsões meteorológicas tradicionais, os modelos de IA irão complementá-las, acredita ele.

“Os modelos de IA são treinados a partir de dados e esses dados são gerados por abordagens tradicionais, por isso ainda precisamos da abordagem tradicional para recolher dados para treinar o modelo”, diz Lam.

GraphCast é de código aberto, o que significa que o Google DeepMind está compartilhando os detalhes do design para que qualquer pessoa possa usar a tecnologia.

Muitas empresas de tecnologia e organizações meteorológicas e climáticas em todo o mundo estão projetando suas próprias ferramentas de previsão meteorológica de IA.

O Met Office, o serviço meteorológico nacional do Reino Unido, está trabalhando com o Turing Institute, o centro de ciência de dados do país, para explorar o potencial da IA ​​para melhorar a previsão meteorológica, por exemplo.

“As previsões meteorológicas derivadas da inteligência artificial e da aprendizagem automática estão a dar grandes avanços”, reconhece o professor Simon Vosper, diretor de Ciência do Met Office.

Mas ele alerta que as alterações climáticas limitarão o poder preditivo das ferramentas baseadas em IA.

“Estamos assistindo a novos extremos climáticos relacionados com o clima, como as temperaturas de 40ºC do ano passado no Reino Unido, que não teriam sido concretizadas em tempos anteriores”, afirma o Vosper.

O furacão Otis se tornou uma tempestade de categoria cinco em apenas 24 horas. Foto: EPA

A forma como os sistemas climáticos extremos evoluem também pode estar mudando.

O furacão Otis intensificou-se rapidamente de uma tempestade tropical para o mais forte furacão de categoria 5 em apenas 24 horas em outubro, antes de atingir devastadoramente a costa do sul do México.

Os cientistas climáticos alertam que o aumento da temperatura dos oceanos poderá tornar mais comum este processo de rápida intensificação das tempestades.

“Portanto, é justo questionar se os sistemas baseados em IA são capazes de detectar novos extremos se estes sistemas só tiverem sido ‘treinados’ em condições meteorológicas anteriores”, sugere o Vosper.