Modelo de IA da Microsoft supera os métodos tradicionais de previsão meteorológica / foto: © GETTY IMAGES NORTH AMERICA/AFP
Modelo de IA da Microsoft supera os métodos tradicionais de previsão meteorológica
Um modelo de inteligência artificial (IA) da Microsoft foi capaz de fazer previsões meteorológicas mais precisas e com custo mais baixo do que os modelos tradicionais utilizados pelas principais agências internacionais, segundo resultados publicados nesta quarta-feira (21) pela revista científica Nature.
O novo modelo, chamado Aurora, não foi lançado comercialmente, mas foi capaz de gerar previsões meteorológicas para 10 dias e trajetórias precisas de furacões, observaram os pesquisadores na revista.
"Pela primeira vez, um sistema de IA pode superar todos os centros operacionais na previsão de furacões", disse Paris Perdikaris, principal autor e professor de engenharia mecânica na Universidade da Pensilvânia.
O Aurora foi treinado com dados históricos e foi capaz de prever corretamente todos os furacões de 2023, até melhor do que os centros de previsão atuais, como o Centro Nacional de Furacões dos Estados Unidos.
Os modelos tradicionais de previsões meteorológicas foram projetados com base em princípios físicos fundamentais — como conservação da massa, energia e momento angular — e exigem sistemas de computação de alta capacidade.
Segundo o estudo, o Aurora exige centenas de vezes menos capacidade do sistema de computação.
Esses resultados experimentais sugerem um novo avanço na era inaugurada em 2023 pelo modelo de IA Pangu-Weather da Huawei, enquanto as principais agências meteorológicas se esforçam para desenvolver previsões mais confiáveis de fenômenos climáticos extremos exacerbados pelo aquecimento global.
- "O Santo Graal" -
"Acredito que estamos no início de uma era de transformação" na ciência atmosférica, observou Perdikaris em um vídeo de apresentação divulgado pela Nature.
"Nos próximos cinco a dez anos, o Santo Graal será como construir sistemas que possam trabalhar diretamente com observações de fontes de detecção remotas, como satélites e estações meteorológicas, para gerar previsões de alta resolução em qualquer lugar que quisermos", acrescentou.
Segundo seus desenvolvedores, Aurora é o primeiro modelo de IA a superar de maneira constante sete centros meteorológicos na previsão de trajetórias de ciclones durante cinco dias.
Em sua simulação, por exemplo, Aurora previu corretamente com quatro dias de antecedência onde e quando o Doksuri — o tufão mais de previsibilidade mais cara já registrado no Pacífico — atingiria as Filipinas.
As previsões oficiais da época, em 2023, indicavam que seguiria para o norte de Taiwan.
O modelo de IA da Microsoft também superou o do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (ECMWF) em 92% dos casos para previsões globais de 10 dias, em uma escala de aproximadamente 10 km2.
O ECMWF, que faz previsões para 35 países europeus, é considerado a maior referência em meteorologia do mundo.
Em dezembro, o Google anunciou que seu modelo GenCast superou a precisão do centro europeu em mais de 97% dos 1.320 desastres climáticos registrados em 2019.
Esses resultados, embora promissores, são experimentais e baseados em eventos observados. Mas já geram um interesse crescente entre as agências meteorológicas.
Várias delas, incluindo a Meteo-France, desenvolvem seus próprios modelos de aprendizagem de IA junto com os modelos digitais tradicionais.
"Isso é algo que levamos muito a sério", disse Florence Rabier, diretora-geral do ECMWF, à AFP.
O primeiro "modelo de aprendizagem" do ECMWF disponíveis aos Estados-membros desde fevereiro é "cerca de 1.000 vezes mais barato em termos de tempo de computação do que o modelo físico tradicional", acrescentou.
M.Zhou--ThChM
