Previsão do Tempo Impulsionada por IA: Um Avanço Revolucionário
Um pesquisador, utilizando apenas um computador desktop, poderá fornecer previsões meteorológicas precisas com uma nova abordagem de previsão do tempo baseada em inteligência artificial. Esse método é dezenas de vezes mais rápido e consome milhares de vezes menos energia computacional do que os sistemas convencionais.
Atualmente, as previsões do tempo são geradas por meio de uma série de etapas complexas, cada uma levando várias horas para ser executada em supercomputadores dedicados, exigindo equipes numerosas de especialistas para desenvolver, manter e implementar esses sistemas.
A iniciativa, chamada Aardvark Weather, oferece um modelo inovador que substitui todo esse processo. A ideia é treinar uma IA com dados brutos oriundos de estações meteorológicas, satélites, balões, navios e aeronaves de diversas partes do mundo, o que pode resultar em melhorias significativas na velocidade, precisão e redução de custos das previsões.
Os resultados dessa pesquisa foram publicados na revista Nature e envolveram instituições de renome, como a Universidade de Cambridge, o Alan Turing Institute, a Microsoft Research e o Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF).
Richard Turner, professor de aprendizado de máquina da Universidade de Cambridge, destacou que esse método pode ser adaptado para fornecer previsões personalizadas para setores ou localidades específicas – desde a previsão de temperaturas para a agricultura na África até a estimativa de velocidade dos ventos para empresas de energia renovável na Europa. Segundo Turner, “isto é uma abordagem completamente diferente do que foi feito até agora. Está claro que isso transformará tudo; será a nova forma de fazer previsões”.
Diferentemente dos sistemas tradicionais, que podem levar anos para desenvolver modelos personalizados e dependem de supercomputadores que demoram horas para processar os dados reais, esse novo modelo promete produzir previsões precisas para oito dias, contra os cinco atuais, além de fornecer informações hiper-localizadas.
Dr. Scott Hosking, diretor de ciência e inovação para meio ambiente e sustentabilidade do Alan Turing Institute, afirmou que esse avanço pode democratizar a previsão do tempo, tornando tecnologias de ponta acessíveis a nações em desenvolvimento e auxiliando formuladores de políticas, planejadores de emergências e indústrias que dependem de dados meteorológicos confiáveis.
A principal pesquisadora do estudo, Dr. Anna Allen, da Universidade de Cambridge, também ressaltou que os achados abrem caminho para melhores previsões de desastres naturais, como furacões, incêndios florestais e tornados, além de contribuir para o aprimoramento na previsão de qualidade do ar, dinâmica dos oceanos e comportamento do gelo marinho.
A abordagem Aardvark se baseia em pesquisas recentes realizadas por empresas como Huawei, Google e Microsoft, que demonstraram que uma etapa do processo de previsão – o solucionador numérico, responsável por calcular a evolução do tempo – pode ser substituída por métodos de IA para produzir resultados mais rápidos e precisos. Essa estratégia já vem sendo adotada pelo ECMWF.
Os pesquisadores afirmam que, utilizando apenas 10% dos dados de entrada exigidos pelos sistemas atuais, o Aardvark já apresenta desempenho superior ao sistema de previsão GFS dos Estados Unidos em alguns aspectos, tornando-se competitivo com as previsões do Serviço Nacional de Meteorologia americano.
Esse avanço representa um marco na meteorologia, abrindo caminho para previsões mais precisas e acessíveis e contribuindo para um melhor preparo diante dos desafios impostos pelas mudanças climáticas e desastres naturais.
