As previsões meteorológicas atuais usam sistemas numéricos de previsão, com equações que descrevem o movimento dos fluidos na atmosfera para indicar a previsão de chuva ou outro tipo de clima nas próximas horas. “Estes modelos funcionam bastante bem para daí a seis horas ou até duas semanas, mas há esta área – entre as zero e as duas horas – em que os modelos são especialmente fracos”, descreve Suman Ravuri, da DeepMind. Esta equipa propõe usar o ‘precipitation nowcasting’, um modelo de Inteligência Artificial (IA) que consegue dar previsões mais exatas para o curto prazo.
Peter Dueben, que coordena uma equipa de aprendizagem de máquina e IA no European Center for Medium-Range Weather Forecasts e que não esteve envolvido no trabalho da Google, explica que “no nowcasting, o que fazemos é pegar nas observações do agora e tentar fazer previsões de como o tempo vai estar daí a alguns minutos ou a duas horas. A aprendizagem de máquina pode ajudar a construir uma ferramenta que o faz muito rapidamente”.
A equipa de Ravuri usa modelação generativa para desenvolver uma ferramenta que pega nos dados de radar dos últimos 20 minutos para traçar previsões probabilísticas acertadas para os próximos 90 minutos. O sistema da Google foi comparado com outras duas soluções semelhantes, vencendo o primeiro lugar pela precisão e utilidade em 88% dos casos analisados, noticia a Nature.
Niall Robinson, do Met Office, destaca que “clima extremo tem consequências catastróficas, incluindo perda de vidas humanas e, como as alterações climáticas o sugerem, este tipo de eventos vai ser cada vez mais comum. Assim, melhores previsões para o curto prazo podem ajudar a manter a segurança das pessoas”.
Já Dueben preferiu salientar que é importante haver uma colaboração entre os especialistas em IA e os meteorologistas, para que as ferramentas criadas pelos primeiros sejam efetivamente usadas pelos últimos.
