Inovação na Previsão do Tempo com Inteligência Artificial
Um único pesquisador, utilizando um computador de mesa, poderá oferecer previsões precisas do tempo através de uma nova abordagem baseada em inteligência artificial (IA) para previsão meteorológica. Essa técnica é dezenas de vezes mais rápida e utiliza milhares de vezes menos poder computacional do que os sistemas convencionais.
Atualmente, as previsões do tempo são geradas por um conjunto complexo de etapas, cada uma demandando várias horas de processamento em supercomputadores personalizados, além de requerer grandes equipes de especialistas para desenvolver, manter e implementar esses sistemas.
A metodologia Aardvark Weather apresenta um modelo para substituir todo esse processo, treinando uma IA com dados brutos provenientes de estações meteorológicas, satélites, balões meteorológicos, navios e aviões de todo o mundo, permitindo que ela realize as previsões.
Essa inovação pode proporcionar melhorias significativas na velocidade, precisão e redução de custos das previsões, conforme demonstrado em pesquisa publicada na revista Nature, resultado de uma colaboração entre 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 na Universidade de Cambridge, destacou que essa abordagem pode ser utilizada para oferecer previsões personalizadas para indústrias ou regiões específicas – por exemplo, prevendo temperaturas para a agricultura africana ou velocidades do vento para empresas de energia renovável na Europa.
Esse método difere dos sistemas tradicionais de previsão do tempo, que exigem anos de trabalho por grandes equipes de pesquisadores para desenvolver sistemas personalizados, além de depender de supercomputadores que levam horas para processar as medições do mundo real na construção dos modelos de previsão.
“Esta é uma abordagem completamente diferente do que foi feito até agora. É patente que isso transformará a forma como as previsões são realizadas, tornando-se o novo padrão,” afirmou Turner. Ele acrescentou que, futuramente, o modelo poderá produzir previsões precisas para oito dias, comparado aos cinco dias atualmente, além de oferecer previsões hiperlocalizadas.
O Dr. Scott Hosking, diretor de ciência e inovação em meio ambiente e sustentabilidade do Alan Turing Institute, ressaltou que essa descoberta pode “democratizar a previsão do tempo”, ao disponibilizar tecnologias avançadas para países em desenvolvimento, além de auxiliar formuladores de políticas, planejadores de emergências e setores que dependem de previsões meteorológicas precisas.
Já a Dra. Anna Allen, autora principal do estudo na Universidade de Cambridge, observou que os achados abrem caminho para previsões aprimoradas de desastres naturais, como furacões, incêndios florestais e tornados, bem como para a análise de outros desafios climáticos, como qualidade do ar, dinâmicas oceânicas e previsões de gelo marinho.
A metodologia Aardvark baseia-se em pesquisas recentes realizadas por empresas como Huawei, Google e Microsoft, que demonstraram que uma etapa do processo de previsão – conhecida como solucionador numérico, responsável por calcular a evolução do clima ao longo do tempo – pode ser substituída por uma inteligência artificial. Esse método já está sendo implementado pelo ECMWF.
Além disso, os pesquisadores afirmam que, utilizando apenas 10% dos dados de entrada exigidos pelos sistemas atuais, o Aardvark já consegue superar, em certos aspectos, o sistema nacional de previsão dos EUA (GFS) e se mostra competitivo com as previsões do Serviço Meteorológico dos Estados Unidos.
