Novo Modelo de IA para Clima Supera os Melhores Sistemas Globais de Previsão do Tempo

O Google DeepMind revelou o GenCast, um modelo de inteligência artificial (AI) que supera o principal sistema de previsão do tempo do mundo em velocidade e precisão, de acordo com um artigo publicado na Nature na quarta-feira.

Ao contrário dos modelos convencionais, o GenCast pode fornecer previsões com até 15 dias de antecedência em minutos, uma melhoria dramática em relação às horas necessárias pelos sistemas existentes, observa a Nature em um comunicado à imprensa.

As habilidades do modelo mostram que o GenCast supera o modelo de conjunto do Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Alcance (ENS) na previsão de eventos extremos como furacões e ondas de calor, conforme observado na revista Nature.

Os pesquisadores acreditam que esse avanço sinaliza uma nova era de previsões meteorológicas mais rápidas e confiáveis, impulsionadas pela IA. A Nature explica que o GenCast depende exclusivamente de dados meteorológicos históricos, permitindo-lhe descobrir padrões complexos entre variáveis como temperatura, umidade e vento.

A Nature relata que essa abordagem baseada em dados contrasta com os sistemas tradicionais, que simulam a física atmosférica usando supercomputadores. O modelo gera previsões de conjunto – um conjunto de previsões a partir de condições iniciais ligeiramente variadas – que fornecem não apenas resultados esperados, mas também a probabilidade de sua precisão.

Este método probabilístico se mostrou superior em quase todas as métricas quando o GenCast foi testado contra o ENS usando dados climáticos de 2019. Ele também se destacou na previsão de condições extremas, como trajetórias de ciclones tropicais e oscilações severas de temperatura, conforme relatado pela Nature.

A velocidade do GenCast é outra vantagem, produzindo uma previsão completa de 15 dias em apenas oito minutos usando um chip de processamento de IA. Modelos tradicionais levam horas. Essa eficiência pode ser vital para alertas precoces em emergências, como furacões, observou a Nature.

A DeepMind também lançou o código e os parâmetros não comerciais do GenCast, visando democratizar a pesquisa de previsão do tempo.

“Esta é realmente uma ótima contribuição para a ciência aberta”, diz Matthew Chantry, coordenador de aprendizado de máquina no Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Prazo em Reading, Reino Unido, conforme relatado pela Nature.

“Precisamos entender como esses modelos se comportam nos eventos climáticos mais extremos”, e publicar o modelo e os dados publicamente permitirá que a comunidade de pesquisa os avalie, acrescentou ele.

A Dra. Kerry Emanuel, professora emérita de ciência atmosférica no MIT que não esteve envolvida na pesquisa da DeepMind, observou que o GenCast provavelmente vai complementar os métodos existentes em vez de substituí-los, conforme relatado pelo The New York Times.

Cada tipo, disse ela, tem suas próprias forças e fraquezas na previsão do turbilhão de fenômenos variáveis que constituem o clima. “O status quo não vai desaparecer”, disse a Dra. Emanuel. “Talvez os dois trabalhando juntos provem ser o melhor caminho a seguir”, relatou o Times

Conforme modelos de IA como o GenCast avançam, eles prometem previsões do tempo mais rápidas e precisas, capacitando as comunidades a tomar decisões melhor informadas diante de condições climáticas extremas.