O Centro Nacional de Furacões (NHC, na sigla em inglês) dos Estados Unidos, localizado em Miami, vai testar um modelo de inteligência artificial criado pelo Google DeepMind para traçar rotas de ciclones e furacões e, possivelmente, ajudar a salvar vidas.
O Weather Lab é uma plataforma de dados e visualização que hospeda suas previsões em tempo real, com diferenças significativas de modelos tradicionais, que focam na simulação da física complexa da atmosfera em supercomputadores.
“Os ciclones são tão esparsos e intensos em termos de velocidade do vento e vorticidade que tivemos que mudar a forma como treinamos nossos modelos”, diz Ferran Alet, do DeepMind. “Usamos um método probabilístico que funciona em uma única etapa, produzindo 50 resultados possíveis para a tempestade”.
Dados confiáveis
A IA foi treinada usando dados históricos de modelos meteorológicos como GenCast, GraphCast e NeuralGCM. As informações, no entanto, eram limitadas e generalistas, oferecendo previsões de intensidade ruins, segundo o Google.
“Com o clima em geral, pequenas diferenças e mudanças nos dados podem resultar em futuros muito diferentes”, explica Ferran. “Mas as condições extremas dos ciclones os tornam especialmente difíceis de simular. São sistemas caóticos.”
O novo sistema será fundamental para fornecer aos meteorologistas as informações necessárias para emitir alertas de risco de furacões — assim, as pessoas terão mais tempo para se preparar para a chegada de uma tempestade.
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Experiência prática
Em um dos testes, o modelo previu com precisão as trajetórias dos ciclones Honde e Garance ao sul de Madagascar e capturou as trajetórias dos ciclones Jude e Ivone no Oceano Índico quase sete dias antes de sua formação, segundo o Google.
Os experimentos duraram cerca de dois meses na sede do NHC e acompanhados por terceiros. As avaliações internas apontam que o modelo também é hábil em prever o tamanho e a intensidade de um ciclone.
A IA foi capaz de antecipar o rápido enfraquecimento do ciclone Alfred para o status de tempestade tropical e seu eventual desembarque perto de Brisbane, Austrália, por exemplo, indicando a alta probabilidade de chegada a Queensland sete dias depois.
O mapa global do novo modelo — e de outros modelos meteorológicos do Google — foram apresentados recentemente pela gerente de produtos do Google Research, Olivia Graham, ao lado de modelos oficiais que os meteorologistas usam atualmente para comparação.
“O meteorologista me disse que, embora isso fosse útil, grande parte do trabalho deles envolve a análise de possíveis resultados antes da formação de um ciclone ou durante a ciclogênese”, diz Olivia.
“Isso, na verdade, levou ao desenvolvimento de um ‘modo especialista’, disponível para testadores confiáveis, onde é possível explorar possíveis ciclones, agrupando pequenos círculos no mapa, cada um representando uma chance de ~2% de formação de ciclone. Dessa forma, é possível ver sua trajetória e intensidade potenciais, caso se forme.”
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