Investigadores da Google DeepMind desenvolveram um modelo de inteligência artificial denominado GenCast, capaz de realizar previsões meteorológicas com maior precisão e rapidez do que os métodos tradicionais. A tecnologia, anunciada num artigo publicado na revista Nature, promete revolucionar o setor, oferecendo previsões mais fiáveis, especialmente em condições meteorológicas extremas.
O GenCast foi treinado com dados climáticos recolhidos entre 1979 e 2018, abrangendo 40 anos de análises detalhadas. Este modelo utiliza aprendizagem automática para gerar previsões globais até 15 dias, analisando mais de 80 variáveis atmosféricas e de superfície. O processo é realizado em apenas oito minutos, marcando um avanço significativo em termos de velocidade.
Quando comparado ao sistema tradicional de previsão do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ENS), considerado atualmente o mais eficaz a nível global, o GenCast mostrou-se superior em 97,2% dos 1.320 alvos testados, segundo os investigadores.
Melhor resposta a fenómenos extremos
Além de prever com mais eficácia o clima em geral, o GenCast destaca-se na previsão de fenómenos climáticos extremos, como ciclones tropicais e mudanças bruscas nas condições meteorológicas. Também oferece estimativas mais precisas na produção de energia eólica, uma área crítica para o planeamento energético sustentável.
Previsões meteorológicas precisas são fundamentais para governos, organizações e cidadãos no seu dia a dia. Desde decidir quando levar um guarda-chuva até planear estratégias para enfrentar desastres naturais, a informação climática influencia decisões críticas. O modelo da Google DeepMind promete não apenas aumentar a precisão dessas previsões, mas também acelerar a sua disponibilização, permitindo um planeamento mais eficaz em diversos setores.
Um passo à frente nas previsões de médio alcance
Os métodos tradicionais de previsão meteorológica, conhecidos como determinísticos, baseiam-se em cálculos numéricos que criam cenários possíveis do clima futuro com base no clima atual. No entanto, estes métodos enfrentam limitações em termos de abrangência e precisão. O GenCast supera essas barreiras ao oferecer previsões probabilísticas que combinam estados climáticos atuais e históricos para antecipar cenários mais exatos.
Os investigadores defendem que o GenCast representa um avanço significativo na meteorologia, com potencial para transformar a forma como governos e empresas se preparam para desafios climáticos. A sua capacidade de prever com precisão fenómenos extremos poderá ser uma ferramenta essencial na mitigação de desastres naturais e no planeamento energético.
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