NOVA IORQUE – Quando o furacão Beryl atravessava a bacia do Atlântico em julho de 2024, a ferramenta de previsão meteorológica feita pelo Google Deepmind, a unidade de inteligência artificial da empresa de tecnologia, viu algo que outros modelos não perceberam.
O programa baseado em IA da Deepmind, chamado GraphCast, previu que a tempestade mudaria acentuadamente do sul do México para o sul do Texas quase uma semana antes das previsões convencionais – e estava certo.
A previsão dramática mostra a promessa de novos modelos meteorológicos baseados em IA em meio a uma temporada destrutiva de furacões que também contou com Helene e Milton. Com o fim da temporada, as agências meteorológicas e as empresas de tecnologia estão analisando como esses novos modelos se comparam aos tradicionais.
Os primeiros retornos sugerem que a IA é capaz de fazer previsões assustadoramente precisas, mesmo que os modelos ainda precisem melhorar suas habilidades com outras métricas, como a velocidade do vento.
Os cientistas fizeram progressos incríveis usando modelos que dependem da física para fazer previsões de tempestades. As previsões de três dias para rastros de furacões estavam erradas em uma média de 520 milhas (837 km) em 1970. Hoje, é um décimo disso.
As projecções de quatro e cinco dias só começaram depois de 2000 e também registaram progressos dramáticos nas últimas duas décadas. Mas a fenomenal taxa de melhoria dos modelos baseados na física está a abrandar, tal como as alterações climáticas estão a acelerar.
“Está se tornando cada vez mais difícil fazer avanços nesse campo”, disse Rémi Lam, cientista pesquisador do Google DeepMind.
A projeção de Beryl é apenas um destaque recente de como a IA está ultrapassando os limites da previsão de furacões. Uma análise apresentada esta semana em uma conferência de melhoria de previsão de furacões em Miami analisou o desempenho do GraphCast de 2021 a 2024.
Superou os modelos convencionais nas bacias de furacões do Atlântico e do Pacífico durante os primeiros cinco dias de uma tempestade, disse Ferran Alet, cientista pesquisador do Google DeepMind. Suas previsões atingiram a marca 12 horas mais rápido do que o Sistema Global de Previsão do Tempo dos EUA.
Ainda outro modelo baseado em IA do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF) projetou que o furacão Francine atingiria a Louisiana 10 dias antes, bem antes da maioria dos outros modelos.
Embora sejam bons em mapear para onde irão as tempestades, os modelos são um tanto cegos para outros elementos críticos, especialmente a intensidade. O GraphCast é treinado para resolver previsões conflitantes calculando a média delas, o que tende a subestimar a velocidade do vento.
As IAs são desencorajadas de cometer erros, disse Ryan Keisler, autor de um artigo de 2022 que foi creditado por ter impulsionado avanços recentes na investigação, pelo que normalmente prevêem estimativas de intensidade de vento mais baixas em vez de devolverem resultados mais elevados, mais raros e potencialmente errados.
Mas os benefícios da IA estão a tornar-se cada vez mais claros, mesmo para além da precisão das suas previsões de trajetória.
O GraphCast pode gerar uma previsão do tempo para 10 dias em menos de um minuto em uma máquina que o Dr. Lam disse ser “maior que um laptop, mas você pode segurá-lo nas mãos”.
Em comparação, os modelos padrão podem levar cerca de uma hora para fazer o mesmo em um supercomputador. O GraphCast também teve um desempenho com precisão 90% maior do que o modelo padrão baseado em física elaborado pelo ECMWF, considerado o padrão ouro.
