GraphCast | IA do Google faz previsão do tempo para 10 dias em 1 minuto
Por Fidel Forato • Editado por Luciana Zaramela |
Nesta semana, cientistas do braço de inteligência artificial (IA) do Google, o Google DeepMind, anunciaram a criação de um novo modelo muito mais preciso e rápido na hora de fazer a previsão do tempo que os métodos convencionais, o GraphCast. Em um minuto, a ferramenta prevê o clima para os próximos 10 dias, com base em dados meteorológicos coletados em tempo real.
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Neste cenário, o modelo de IA do Google DeepMind representa um grande salto para as previsões do tempo, algo fundamental para a nossa sociedade. Saindo do campo individual, como levar ou não guarda-chuva para o trabalho, entender as possibilidades climáticas é essencial na agricultura e ajuda as autoridades a se preparem contra eventos extremos, como tempestades, furacões e alagamentos.
IA do Google para o clima
Em estudo publicado na revista Science, os cientistas responsáveis destacam o nível de precisão da nova ferramenta. Através dos testes, os autores concluíram que o “GraphCast supera significativamente os sistemas determinísticos operacionais mais precisos em 90% dos 1.380 alvos de verificação”.
Inclusive, o modelo foi mais preciso que o principal sistema convencional do mundo para previsão do tempo de três a dez dias, a Previsão de Alta Resolução (HRES), adoatada pelo Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF).
O interessante é que GraphCast não existiria sem a HRES, já que a base do treinamento foram as previsões realizadas e dados climatológicos obtidos pelo ECMWF nos últimos 40 anos.
Como funciona?
Para ver como o GraphCast funciona, o ECMWF disponibilizou um modelo experimental, no qual você definir as datas e a área desejada no menu da esquerda e, depois, dar o play!
Previsão do tempo mais rápida
Um dos pontos de maior destaque do modelo de IA do Google DeepMind é a entrega da previsão do tempo em um tempo ínfimo, de 60 segundos, com o uso de um único computador. Isso é inimaginável para os métodos atuais.
Por exemplo, a previsão do tempo do ECMWF demanda o uso de supercomputadores — no plural —, que processam equações com base no conhecimento científico da física atmosférica. Todo o processo pode levar horas e demanda bastante energia.
Prevendo eventos climáticos extremos
Além disso, o GraphCast pode fornecer avisos antecipados de eventos climáticos extremos, como a formação de ciclones e o risco de inundações. Também é capaz de prever a ocorrência de ondas de calor, como a que afeta o Brasil no momento. Com isso, poderá ajudar a salvar vidas, aumentando o tempo entre a ocorrência de um desses fenômenos e o tempo de preparação.