Ferramenta DeepMind faz previsão do tempo para 10 dias em 60 segundos

Os investigadores do Google DeepMind desenvolvem um modelo de previsão de tempo baseado em Inteligência Artificial que é 90% melhor do que os sistemas de previsão atuais.

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O desenvolvimento da IA marca um grande passo em frente na previsão do tempo, uma área que tem sido frequentemente alvo de piadas devido à sua falta de confiabilidade.
Lee Bell
Lee Bell Meteored Reino Unido 4 min

Investigadores do Google DeepMind desenvolveram um novo modelo de previsão do tempo baseado em Inteligência Artificial (IA) chamado GraphCast.

Aclamado como um grande desenvolvimento na previsão do tempo com até 10 dias de antecedência, o modelo foi publicado na revista Science e é conhecido pelas suas previsões rápidas e precisas.

Um dos principais cientistas da DeepMind, Remi Lam, disse que o GraphCast é muito melhor do que os melhores sistemas de previsão do tempo atuais porque foi capaz de batê-los em 90% de 1.380 testes diferentes.

As previsões meteorológicas tradicionais baseiam-se em fórmulas matemáticas complexas e em dados provenientes de estações meteorológicas, satélites e equipamentos oceânicos. O GraphCast, no entanto, usa um tipo de IA chamado aprendizagem de máquina, treinado em 39 anos de dados meteorológicos, para fazer previsões muito mais rápidas do que os métodos antigos.

Velocidade impressionante da IA

Segundo a investigação, o GraphCast pode fazer previsões para 10 dias em menos de um minuto, tarefa que costumava levar horas.

Lam afirmou que o GraphCast é especialmente preciso em fazer previsões na troposfera (a parte inferior da atmosfera que afeta mais diretamente o nosso clima) e tem um desempenho melhor do que os sistemas existentes em mais de 99% das medições nesta área.

Especialistas como Aditya Grover, da Universidade da Califórnia, em Los Angeles, e Matthew Chantry, do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF), destacaram o GraphCast pela sua precisão e alto desempenho.

Grover chegou a dizer que o GraphCast está “atualmente a liderar a corrida entre os modelos de IA”.

Existem fraquezas?

Embora seja muito bom para prever grandes eventos climáticos, como tempestades e mudanças de temperatura, não é tão forte em previsões muito locais e de pequena escala. Lam menciona que o GraphCast não se destina a substituir completamente os métodos tradicionais de previsão, mas sim a aprimorá-los com as habilidades da IA.

A ferramenta não substituirá as previsões tradicionais, mas possivelmente irá melhorá-las, uma vez que não é tão forte em previsões muito localizadas.

"O nosso trabalho deve ser interpretado como evidência de que [a previsão meteorológica assistida por IA] é capaz de enfrentar os desafios dos problemas de previsão do mundo real e tem potencial para complementar e melhorar os melhores métodos atuais", disse Lam.

O desenvolvimento certamente marca um grande avanço na previsão do tempo, mas não substituirá os modelos de previsão do tempo existentes. Com a ajuda da IA, como o GraphCast, o futuro da previsão do tempo pode parecer ainda mais promissor.