Leticia Amaral
A inteligência artificial está ganhando espaço na previsão do tempo e pode se tornar uma importante aliada na antecipação de tufões, tempestades e outros eventos climáticos extremos. Na China, modelos de IA já estão sendo utilizados em conjunto com sistemas meteorológicos tradicionais, mostrando resultados promissores principalmente na velocidade das previsões.
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Em algumas avaliações, esses modelos conseguiram prever com grande precisão a trajetória de tempestades vários dias antes de elas atingirem áreas continentais. A tecnologia pode representar uma mudança importante para países frequentemente atingidos por tufões e outros fenômenos capazes de provocar enchentes, deslizamentos, interrupções no transporte e prejuízos à infraestrutura.
Mas como uma inteligência artificial consegue prever o tempo? E será que ela poderá substituir os supercomputadores utilizados atualmente pelos centros meteorológicos?
China aposta em inteligência artificial para prever eventos climáticos extremos
A China vem ampliando seus investimentos no uso de inteligência artificial aplicada à meteorologia. O objetivo é utilizar modelos capazes de processar rapidamente enormes quantidades de informações atmosféricas e produzir previsões em questão de segundos ou minutos.
Um dos sistemas chineses que ganhou destaque é o Pangu-Weather, desenvolvido por pesquisadores da Huawei.
Diferentemente dos modelos tradicionais, que precisam realizar uma enorme quantidade de cálculos físicos para simular o comportamento da atmosfera, sistemas baseados em IA aprendem padrões existentes em grandes bases de dados meteorológicos.
Isso permite gerar previsões muito mais rapidamente.
Em situações envolvendo tufões, essa diferença de velocidade pode ser especialmente importante. Quanto mais cedo for possível determinar a provável trajetória de uma tempestade, maior será o tempo disponível para organizar medidas de prevenção.
IA consegue prever trajetória de tufões com antecedência
Um dos pontos que mais chama atenção nos novos modelos meteorológicos baseados em inteligência artificial é a capacidade de estimar a trajetória de ciclones tropicais e tufões.
Em testes e aplicações recentes, sistemas chineses conseguiram produzir previsões vários dias antes da chegada de tempestades ao território continental.
Em um dos casos relatados, cinco dias antes da chegada de um tufão, o modelo de inteligência artificial estimou aproximadamente quando e onde o sistema alcançaria a China continental.
A diferença observada posteriormente teria ficado em aproximadamente 30 minutos no horário e cerca de 30 quilômetros na localização.
Mesmo considerando que previsões meteorológicas estão sujeitas a mudanças constantes, resultados desse tipo mostram por que existe tanto interesse na aplicação da IA à meteorologia.
Como funciona a previsão do tempo tradicional?
Para entender a importância dessa tecnologia, primeiro é necessário compreender como são realizadas as previsões meteorológicas modernas.
Centros meteorológicos utilizam uma técnica conhecida como previsão numérica do tempo.
Supercomputadores recebem enormes quantidades de informações coletadas por diferentes fontes, como:
- satélites meteorológicos;
- radares;
- estações terrestres;
- balões meteorológicos;
- sensores oceânicos;
- navios e aeronaves;
- medições de temperatura, pressão e umidade;
- informações sobre velocidade e direção dos ventos.
A partir desses dados, modelos matemáticos tentam representar as leis físicas que controlam o comportamento da atmosfera.
O problema é que realizar essas simulações exige uma quantidade gigantesca de cálculos.
Quanto maior a resolução e a complexidade do modelo, maior também tende a ser o poder computacional necessário.
Como a inteligência artificial prevê o tempo?
Os modelos de inteligência artificial seguem uma estratégia diferente.
Em vez de calcular diretamente todas as interações físicas da atmosfera a cada nova previsão, os algoritmos são treinados utilizando enormes bancos de dados meteorológicos históricos.
Durante o treinamento, o sistema aprende relações e padrões envolvendo fatores como temperatura, pressão atmosférica, umidade, circulação dos ventos e outras variáveis.
Depois desse treinamento, a IA consegue analisar as condições atuais e estimar como a atmosfera poderá evoluir.
É semelhante ao funcionamento de outros sistemas modernos de inteligência artificial: existe uma etapa inicial extremamente pesada de treinamento, mas, depois que o modelo está pronto, executar novas previsões pode ser muito mais rápido.
Velocidade pode ser uma das maiores vantagens da IA
Essa é provavelmente uma das características mais interessantes da tecnologia.
Uma previsão meteorológica tradicional de alta resolução pode exigir grande capacidade computacional.
Modelos de IA conseguem reduzir significativamente o tempo necessário para produzir determinados tipos de previsão.
Isso abre possibilidades importantes.
Durante a aproximação de um tufão, por exemplo, meteorologistas precisam atualizar constantemente informações sobre:
trajetória, velocidade, pressão, ventos, precipitação e possíveis regiões atingidas.
Se modelos de inteligência artificial conseguirem produzir previsões rapidamente, diferentes cenários poderão ser analisados em intervalos menores.
A IA não precisa necessariamente substituir os sistemas tradicionais. Ela pode funcionar como mais uma ferramenta disponível para os meteorologistas.
Prever algumas horas antes pode fazer grande diferença
Quando falamos sobre eventos climáticos extremos, algumas horas adicionais de preparação podem ter impacto significativo.
Uma previsão mais rápida e precisa pode ajudar autoridades a organizar:
- evacuações preventivas;
- fechamento de escolas;
- interrupção de estradas;
- suspensão de voos;
- retirada de embarcações;
- preparação de hospitais;
- mobilização de equipes de emergência;
- proteção de áreas sujeitas a enchentes;
- preparação das redes de energia e telecomunicações.
No leste da Ásia, onde tufões podem atingir regiões extremamente populosas, melhorias relativamente pequenas na previsão da trajetória podem beneficiar milhões de pessoas.
Inteligência artificial ainda possui limitações
Apesar dos avanços, existe uma diferença fundamental entre prever para onde uma tempestade vai e determinar qual será sua intensidade.
Um modelo pode estimar corretamente que determinado tufão passará por uma região e, ainda assim, ter dificuldades para prever exatamente a velocidade máxima dos ventos, quantidade de chuva ou velocidade de intensificação.
A intensidade dos ciclones depende de inúmeras interações entre atmosfera e oceano.
Temperatura da superfície do mar, umidade, circulação atmosférica e cisalhamento dos ventos são apenas algumas das variáveis envolvidas.
Por isso, modelos meteorológicos tradicionais continuam extremamente importantes.
IA pode substituir meteorologistas e supercomputadores?
No curto prazo, provavelmente não.
O cenário mais provável é justamente a combinação entre inteligência artificial e meteorologia tradicional.
Os modelos físicos possuem décadas de desenvolvimento científico e são fundamentais para compreender os mecanismos da atmosfera.
A inteligência artificial oferece outra vantagem: encontrar padrões complexos nos dados e gerar previsões rapidamente.
Em vez de uma tecnologia eliminar a outra, sistemas híbridos podem utilizar as vantagens de ambas.
O meteorologista também continuará sendo essencial para interpretar informações, comparar diferentes modelos e comunicar os riscos para autoridades e para a população.
IA também pode ajudar a prever El Niño?
Quando saímos da previsão de alguns dias e começamos a analisar fenômenos que acontecem ao longo de meses, o problema fica ainda mais complicado.
Um exemplo é o El Niño, fenômeno climático relacionado ao aquecimento anormal das águas superficiais de partes do Oceano Pacífico tropical.
Suas consequências podem afetar padrões de chuva e temperatura em diferentes partes do planeta.
Sistemas de inteligência artificial estão sendo estudados para melhorar previsões climáticas sazonais e identificar padrões oceânicos com antecedência.
Entretanto, prever fenômenos com muitos meses de antecedência exige um nível de confiabilidade muito diferente daquele necessário para determinar a trajetória de uma tempestade nos próximos cinco dias.
Por isso, essa continua sendo uma importante área de pesquisa científica.
Temperatura dos oceanos também pode ser analisada por IA
Outro campo promissor envolve a análise dos oceanos.
Mudanças na temperatura da superfície oceânica podem influenciar desde a formação de tempestades até ecossistemas marinhos.
Para determinadas espécies de peixes, alterações na temperatura da água podem modificar regiões de alimentação, migração e reprodução.
Satélites produzem diariamente enormes quantidades de informações sobre os oceanos.
Algoritmos de inteligência artificial podem ajudar pesquisadores a identificar padrões nesses dados e detectar alterações mais rapidamente.
Isso poderá ter aplicações na meteorologia, pesca, agricultura, navegação e proteção ambiental.
Mudanças climáticas aumentam interesse por previsões mais avançadas
O desenvolvimento dessas tecnologias acontece em um momento em que diferentes regiões do planeta enfrentam grandes impactos provocados por ondas de calor, chuvas intensas, secas, incêndios, enchentes e ciclones tropicais.
É importante destacar que nenhum modelo consegue impedir um fenômeno climático extremo.
O objetivo da previsão é outro: reduzir a incerteza e aumentar o tempo disponível para preparação.
Quanto mais cedo autoridades e populações souberem que determinado evento possui grande possibilidade de acontecer, maiores são as chances de reduzir seus impactos.
Inteligência artificial pode criar previsões personalizadas
No futuro, a combinação entre IA, satélites e sensores também poderá tornar as previsões muito mais localizadas.
Em vez de simplesmente informar que determinada cidade poderá receber chuva forte, sistemas avançados poderão ajudar a identificar quais regiões apresentam maior risco de alagamento ou deslizamento.
Isso poderia permitir alertas específicos para determinadas áreas.
Imagine receber no celular uma informação indicando que, nas próximas horas, existe alta probabilidade de chuva intensa exatamente na região onde você está.
Parte dessa tecnologia já existe por meio de sistemas meteorológicos e alertas de emergência, mas a inteligência artificial poderá tornar essas análises ainda mais rápidas e detalhadas.
Google, Huawei e outras empresas pesquisam IA aplicada à meteorologia
A corrida pela chamada meteorologia baseada em inteligência artificial não está limitada à China.
Grandes empresas de tecnologia, universidades e centros meteorológicos ao redor do mundo vêm desenvolvendo novos modelos.
Entre os projetos que ganharam destaque nos últimos anos estão sistemas como Pangu-Weather, GraphCast e GenCast, além de diferentes iniciativas acadêmicas e governamentais.
Cada modelo possui características próprias, mas todos fazem parte de uma tendência semelhante: utilizar aprendizado de máquina para acelerar e, em determinadas tarefas, melhorar previsões atmosféricas.
Isso transformou a meteorologia em uma das áreas mais interessantes para aplicação prática da inteligência artificial.
A previsão do tempo pode mudar completamente nos próximos anos
Durante décadas, avanços na previsão meteorológica estiveram diretamente relacionados ao desenvolvimento de computadores mais poderosos, melhores satélites e modelos físicos mais sofisticados.
A inteligência artificial adiciona agora uma nova camada a essa evolução.
É possível que as previsões do futuro sejam produzidas por diversos sistemas simultaneamente.
Modelos físicos poderão continuar simulando detalhadamente a atmosfera, enquanto algoritmos de IA produzirão rapidamente cenários adicionais. Meteorologistas poderão então comparar essas informações antes de emitir alertas.
Essa combinação poderá resultar em previsões mais rápidas, frequentes e potencialmente mais precisas.
IA não elimina a incerteza da previsão do tempo
Mesmo com sistemas extremamente avançados, provavelmente continuaremos vendo previsões que não se confirmam.
Isso acontece porque a atmosfera é um sistema extremamente complexo.
Pequenas diferenças nas condições iniciais podem alterar significativamente o comportamento do tempo alguns dias depois.
A inteligência artificial consegue encontrar padrões que seriam praticamente impossíveis de analisar manualmente, mas continua trabalhando com informações que possuem limitações.
Por isso, previsões meteorológicas devem ser interpretadas em termos de probabilidade e risco, e não como certezas absolutas.
O futuro da meteorologia deve combinar humanos, IA e supercomputadores
Os avanços observados na China mostram que a inteligência artificial deixou de ser apenas uma tecnologia experimental dentro da meteorologia.
Ela começa a fazer parte das ferramentas utilizadas para analisar alguns dos fenômenos atmosféricos mais perigosos do planeta.
Entretanto, ainda existem desafios importantes, especialmente quando falamos sobre prever a intensidade de tempestades ou fenômenos climáticos com meses de antecedência.
A tendência é que inteligência artificial, satélites, supercomputadores, modelos físicos e conhecimento científico trabalhem cada vez mais de forma integrada.
Se essa evolução continuar, previsões mais rápidas poderão oferecer minutos ou horas adicionais de preparação diante de eventos extremos.
E quando uma tempestade ameaça milhões de pessoas, esse tempo pode fazer uma enorme diferença.
Perguntas frequentes
A inteligência artificial consegue prever o tempo?
Sim. Modelos de inteligência artificial podem analisar grandes volumes de dados meteorológicos e gerar previsões sobre a evolução da atmosfera. Alguns sistemas já apresentam resultados competitivos com métodos tradicionais em determinadas tarefas.
A IA consegue prever tufões?
Modelos modernos conseguem estimar a provável trajetória de ciclones tropicais e tufões com vários dias de antecedência. Entretanto, prever corretamente a intensidade da tempestade continua sendo um desafio maior.
Como a IA prevê o clima?
Os modelos são treinados utilizando grandes conjuntos de dados meteorológicos históricos. Eles aprendem padrões relacionados à evolução da atmosfera e utilizam essas relações para produzir novas previsões.
A IA vai substituir a previsão tradicional?
A tendência atual aponta mais para uma combinação das tecnologias. Modelos físicos continuam essenciais, enquanto a IA pode acelerar cálculos e oferecer previsões adicionais.
É possível prever o El Niño usando inteligência artificial?
A inteligência artificial está sendo pesquisada para melhorar previsões sazonais e fenômenos como El Niño, mas previsões de longo prazo continuam apresentando um nível elevado de incerteza.
Por que a inteligência artificial pode melhorar alertas de eventos extremos?
Principalmente pela velocidade. Se previsões puderem ser produzidas e atualizadas rapidamente, autoridades poderão receber novas informações com maior frequência e tomar decisões antecipadamente.
