A China vem ampliando o uso de inteligência artificial na previsão do tempo enquanto eventos meteorológicos extremos ganham força. Durante a passagem do tufão Dolphin, sistemas chineses de IA foram utilizados em conjunto com os métodos convencionais de meteorologia.

Modelos como Fengwu, desenvolvido pelo Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai, Pangu, da Huawei, e Fuxi, da Universidade Fudan, estão entre as tecnologias que passaram a disputar espaço no setor. Pesquisadores apontam que essas ferramentas conseguem produzir previsões com muito mais rapidez e, em determinadas avaliações, alcançar ou superar métodos tradicionais.

O avanço ocorre em meio à busca por previsões mais precisas e ágeis, capazes de auxiliar governos e população diante de inundações, evacuações e possíveis interrupções no transporte. Apesar dos resultados, a IA ainda apresenta dificuldades para estimar a intensidade de tempestades e não substitui integralmente os modelos meteorológicos convencionais.

Veja também

Bloquear Discord no Brasil pode não resolver crimes e levar usuários para outras plataformas

IA já é usada por 83% dos brasileiros na busca por emprego; veja como tecnologia ajuda candidatos

IA ACELERA PREVISÃO, MAS AINDA DEPENDE DA METEOROLOGIA TRADICIONAL

Durante os dias que antecederam a chegada do Dolphin ao território chinês, os novos sistemas foram empregados paralelamente às ferramentas meteorológicas baseadas em modelos físicos. A combinação evidencia o papel que a inteligência artificial passou a ocupar na tentativa de aperfeiçoar a previsão de fenômenos severos.

A meteorologia tradicional utiliza supercomputadores para reproduzir, por meio de cálculos, o comportamento físico da atmosfera. A inteligência artificial segue outra lógica: seus modelos são treinados com grandes volumes de registros históricos de condições meteorológicas e, a partir desses padrões, conseguem gerar novas previsões em um intervalo muito menor.

A velocidade é uma das principais vantagens apontadas para essa tecnologia. Em períodos de tufões no leste asiático, pequenas melhorias na previsão da trajetória podem fornecer mais tempo para autoridades organizarem medidas de proteção, prepararem evacuações e administrarem impactos sobre deslocamentos e infraestrutura.

Entre os sistemas que ganharam destaque está o Fengwu. Seus desenvolvedores afirmaram que o modelo apresentou desempenho superior ao GraphCast, do Google, em aproximadamente 80% das variáveis meteorológicas avaliadas. O sistema também teria ampliado para além de dez dias o alcance de previsões globais consideradas úteis.

A aplicação prática do Fengwu também chamou a atenção durante o episódio envolvendo o Dolphin. Conforme relatado pela empresa responsável por suas aplicações industriais, cinco dias antes da chegada do tufão, o sistema havia estimado o momento e o ponto em que a tempestade atingiria a China continental com diferença de cerca de 30 minutos e 30 quilômetros.

Apesar desses resultados, há uma diferença importante entre antecipar o deslocamento de uma tempestade e calcular sua intensidade. De acordo com a equipe responsável pelo Fengwu, os modelos de inteligência artificial ainda ficam atrás das previsões convencionais nesse segundo aspecto.

Imagens:Reprodução

A limitação também se estende a fenômenos climáticos de maior escala. A confiabilidade necessária para antecipar acontecimentos com muitos meses de antecedência, como episódios de El Niño ou alterações na temperatura da superfície oceânica capazes de afetar ciclos de reprodução de peixes, ainda exige anos de pesquisa científica, segundo a avaliação apresentada pela equipe do sistema.

Além dos projetos chineses, a disputa internacional reúne tecnologias desenvolvidas por diferentes empresas e instituições. Entre os modelos citados estão o GraphCast e o GenCast, do Google, o FourCastNet, apoiado pela Nvidia, e o sistema de previsão baseado em IA do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, conhecido como AIFS.

Curtiu? Siga o PORTAL DO ZACARIAS no Facebook, Twitter e no Instagram.

Entre no nosso Grupo de WhatApp, Canal e Telegram

Nesse cenário, a tendência apontada pelo material é de convivência entre inteligência artificial e os modelos meteorológicos tradicionais. A rapidez e o menor custo computacional dos sistemas de IA ampliam seu potencial como ferramenta complementar, enquanto as limitações atuais impedem que eles assumam sozinhos toda a tarefa de previsão.

Fonte:Olhar digital