O Google Desenvolve Novo Modelo de Previsão do Tempo Alimentado por IA

Pesquisadores do Google desenvolveram um novo modelo de previsão do tempo chamado NeuralGCM que combina ciência tradicional e tecnologias de aprendizado de máquina para fornecer dados precisos sobre as condições meteorológicas futuras. O estudo foi publicado na Nature nesta terça-feira.

A pesquisa está atualmente disponível para download e foi realizada em parceria com o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF), Google DeepMind London, Ciências da Terra, Atmosfera e Planetárias no Instituto de Tecnologia de Massachusetts e a Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade de Harvard.

De acordo com a MIT Technology Review, a nova tecnologia poderia melhorar a precisão e reduzir significativamente o custo atual, pois requer menos poder computacional.

Por mais de 50 anos, os modelos de circulação geral (GCMs) têm sido as principais ferramentas para analisar a atmosfera da Terra e prever previsões. No entanto, esses métodos podem ser caros e consideravelmente lentos. Por outro lado, o aprendizado de máquina tem sido usado para processar dados históricos e fornecer rapidamente boas previsões, mas tem problemas com previsões de longo prazo. A equipe do Google encontrou uma maneira de combinar ambas as tecnologias, aproveitando ao máximo as vantagens de cada uma.

“Não é uma questão de física versus IA. Na verdade, é a física e a IA juntas”, disse Stephan Hoyer, pesquisador de IA no Google Research, ao MIT Technology Review.

No entanto, isso não fará uma grande diferença para os usuários regulares de aplicativos de previsão do tempo, já que a nova ferramenta não foi desenvolvida para previsões de curto prazo, ela foi desenvolvida para previsões de longo prazo e para antecipar condições climáticas extremas que podem estar anos no futuro.

“Com a temperatura da superfície do mar prescrita, o NeuralGCM pode rastrear com precisão as métricas climáticas por várias décadas e as previsões climáticas com resolução de 140 quilômetros mostram fenômenos emergentes, como frequência realista e trajetórias de ciclones tropicais”, afirma o documento.

O NeuralGCM será de código aberto e útil para cientistas e pessoas interessadas nas condições climáticas, como planejadores agrícolas ou empresas de seguros.