A China está ampliando o uso de inteligência artificial para tentar antecipar tempestades e outros eventos meteorológicos extremos. Os novos sistemas passaram a ser utilizados ao lado dos modelos tradicionais de previsão do tempo, em uma tentativa de ganhar velocidade e melhorar a antecipação de fenômenos severos.
Entre as tecnologias desenvolvidas no país estão o Fengwu, do Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai, o Pangu, da Huawei, e o Fuxi, da Universidade Fudan. Os modelos são treinados com grandes volumes de dados meteorológicos e conseguem produzir previsões em menos tempo do que os métodos convencionais.
Como a inteligência artificial está sendo usada para prever tempestades na China?
Os sistemas de IA são empregados em conjunto com os modelos meteorológicos tradicionais. Enquanto a meteorologia convencional utiliza supercomputadores para calcular o comportamento físico da atmosfera, os modelos de inteligência artificial identificam padrões em grandes bases de dados históricos e produzem novas previsões.
A principal vantagem apontada é a velocidade. Em situações envolvendo tufões, uma previsão mais rápida pode dar às autoridades tempo adicional para organizar evacuações, preparar equipes de emergência e reduzir impactos sobre transporte e infraestrutura.
O que o modelo Fengwu consegue prever?
O Fengwu está entre os sistemas chineses que ganharam destaque na área. Segundo seus desenvolvedores, o modelo apresentou desempenho superior ao GraphCast, do Google, em aproximadamente 80% das variáveis meteorológicas avaliadas.
O sistema também teria ampliado para mais de dez dias o alcance de previsões globais consideradas úteis.
O Fengwu acertou a trajetória do tufão Dolphin?
O sistema também foi utilizado durante o episódio envolvendo o tufão Dolphin. Segundo informações apresentadas pela equipe responsável por suas aplicações industriais, cinco dias antes da chegada do fenômeno ao território chinês, o Fengwu estimou o momento e o local em que a tempestade atingiria a China continental.
A diferença teria sido de aproximadamente 30 minutos no horário e 30 quilômetros na localização.
A inteligência artificial já consegue medir a força das tempestades?
Ainda não com a mesma precisão dos modelos meteorológicos convencionais. Antecipar a trajetória de uma tempestade é diferente de calcular sua intensidade, e essa segunda tarefa continua sendo uma das limitações dos sistemas de inteligência artificial.
A equipe responsável pelo Fengwu reconhece que o modelo ainda apresenta desempenho inferior aos métodos tradicionais para estimar a força de tempestades.
Quais são os limites da IA para prever fenômenos climáticos?
Os desafios também aparecem em previsões de longo prazo. Fenômenos como El Niño e mudanças na temperatura da superfície dos oceanos exigem modelos capazes de lidar com processos que acontecem durante períodos muito mais extensos.
Por isso, pesquisadores ainda consideram necessário ampliar os estudos antes de utilizar a inteligência artificial como principal ferramenta para previsões climáticas com muitos meses de antecedência.
Quais outros modelos de inteligência artificial são usados na previsão do tempo?
A corrida pela aplicação da IA na meteorologia não está restrita à China. Entre os sistemas desenvolvidos fora do país estão o GraphCast e o GenCast, do Google, o FourCastNet, apoiado pela Nvidia, e o AIFS, desenvolvido pelo Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo.
Os diferentes projetos buscam produzir previsões mais rápidas e eficientes, utilizando grandes volumes de dados meteorológicos.
A inteligência artificial vai substituir os modelos tradicionais de previsão do tempo?
A tendência atual é de combinação entre as duas tecnologias, e não de substituição imediata. A IA oferece rapidez e pode exigir menos recursos computacionais em determinadas aplicações, enquanto os modelos tradicionais continuam apresentando vantagens em algumas previsões, especialmente na estimativa da intensidade de tempestades.
Assim, os sistemas de inteligência artificial devem atuar como ferramentas complementares à meteorologia convencional, ajudando a ampliar a velocidade das previsões e o tempo disponível para a população se preparar diante de eventos extremos.
