O GraphCast anunciado agora pela Google DeepMind é um modelo de Inteligência Artificial, baseado num sistema de aprendizagem automática, que promete previsões meteorológicas até dez dias produzidas de forma mais rápida, mais precisa e mais eficiente energeticamente do que os modelos disponíveis atualmente. A equipa da Google responsável pelo novo modelo diz acreditar que “estamos num ponto de viragem na previsão meteorológica”.
Os modelos atuais assentam em NWP (de numerical weather prediction), que requerem bastante poder de processamento para simular as alterações meteorológicas futuras, baseando-se nos princípios da dinâmica dos fluidos, termodinâmica e outras ciências atmosféricas. A abordagem do novo sistema, o GraphCast, assenta, por sua vez, na aprendizagem automática que faz previsões baseadas no que aconteceu no passado, algo que, apesar de ser tecnicamente complexo, é bastante mais simples no que toca à computação necessária.
O Gizmodo explica que o GraphCast analisa o estado meteorológico atual e recolhe dados sobre as últimas seis horas, fazendo uma previsão sobre como vai estar o tempo até daí a seis horas. As previsões são integradas novamente no modelo, feitos novos cálculos e depois gerados resultados de mais longo prazo.
A equipa explica que comparou os resultados e a precisão do seu modelo com o modelo HRES, usado atualmente para previsões de médio prazo, e conclui o GraphCast foi melhor em 90% das situações. O novo modelo teve também igual sucesso na previsão de eventos extremos, como é o caso de ciclones e alterações de temperatura, mesmo que não tenha sido treinado especificamente para isso.
