Durante o monitoramento do Tufão Dolphin, modelos de IA passaram a atuar com sistemas tradicionais. Fengwu, Pangu e Fuxi prometem aumentar a precisão e agilidade das previsões meteorológicas.
Nos últimos dias, enquanto meteorologistas monitoravam a trajetória do Tufão Dolphin rumo à China, uma nova geração de modelos meteorológicos de inteligência artificial começou a atuar juntamente com os sistemas tradicionais de previsão. Essa integração destaca a ascensão da China como uma das principais líderes no aprimoramento das previsões climáticas.
Dentre os sistemas desenvolvidos no país, destacam-se o Fengwu, do Shanghai AI Laboratory, o Pangu, da Huawei, e o Fuxi, da Universidade Fudan. Esses modelos de previsão por IA, conforme afirmam pesquisadores, são capazes de gerar prognósticos em um tempo muito menor que os sistemas convencionais, além de se equipararem ou até superarem esses modelos em algumas métricas frequentemente usadas em boletins meteorológicos.
Durante décadas, a previsão do tempo foi baseada em modelos numéricos que operavam em supercomputadores, simulando a física atmosférica. Em contraste, os modelos de inteligência artificial aprendem padrões a partir de vastos bancos de dados históricos de observações meteorológicas, permitindo a produção de dados em uma fração do tempo. A tecnologia de previsão por IA está sendo cada vez mais testada, especialmente durante a temporada de tufões no Leste Asiático, onde pequenas melhorias na projeção da trajetória podem ser cruciais para que as autoridades se preparem adequadamente contra enchentes, organizem evacuações e gerenciem interrupções no transporte.
A ascensão da previsão do tempo por IA criou uma nova arena de competição entre empresas de tecnologia, institutos de pesquisa e agências meteorológicas, com a China se consolidando como protagonista nesse cenário. Entre os sistemas mais conhecidos globalmente, estão o GraphCast e o GenCast, do Google, o FourCastNet, apoiado pela Nvidia, e o Sistema de Previsão por IA do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo, conhecido como AIFS.
“As pessoas precisam de informação”
O Fengwu ganhou destaque após seus desenvolvedores informarem que o sistema superou o GraphCast em cerca de 80% das variáveis meteorológicas avaliadas. Além disso, ele é capaz de estender previsões globais úteis de médio prazo para além de 10 dias. Sun Zhi, CTO da Techwind, empresa responsável pelas aplicações industriais do Fengwu, destacou a importância de fornecer informações precisas para a tomada de decisões por parte de governos e cidadãos: “Com o aumento de eventos meteorológicos extremos, precisamos ajudar fornecendo informações melhores para que as pessoas possam decidir o que fazer.”
Embora os modelos de IA estejam se tornando um complemento cada vez mais relevante para as previsões convencionais devido à sua velocidade e menores custos de processamento, é improvável que substituam totalmente os modelos meteorológicos tradicionais em um futuro próximo. Sun, da Techwind, afirmou que os modelos de IA já conseguem prever a trajetória de tufões com precisão. Por exemplo, cinco dias antes de o Tufão Dolphin atingir a costa, o Fengwu previu a hora e o local exatos do impacto na China continental, com uma margem de erro de apenas 30 minutos e 30 km. No entanto, os modelos ainda apresentam limitações na estimativa da intensidade das tempestades e carecem de testes consolidados para prever grandes fenômenos climáticos.
“Se prevermos um evento de mudança climática com 18 meses de antecedência, as pessoas não vão acreditar”
Sun ressaltou que a confiança nas previsões requer anos de pesquisa científica. “As pessoas precisam saber que é confiável. Precisamos realizar anos de pesquisa científica antes que as pessoas confiem em nós quando dissermos que haverá um evento El Niño ou que a alteração na temperatura da superfície do mar afetará o ciclo de reprodução dos peixes.” Enquanto especialistas continuam a desenvolver sistemas cada vez mais sofisticados, a utilização simultânea de ambas as metodologias deve perdurar por um tempo.
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