Jan 7, 2025 |
As previsões meteorológicas estão a atravessar uma transformação profunda com o avanço da inteligência artificial (IA). Métodos baseados em aprendizagem automática prometem produzir previsões mais rápidas, económicas e, muitas vezes, mais precisas do que os modelos convencionais.
A “explosão” deste novo ciclo de inovação tecnológica será, assim, de acordo com a Grist, uma ferramenta crucial para enfrentar os desafios impostos pelas alterações climáticas. Num mundo onde fenómenos climáticos extremos estão a tornar-se cada vez mais frequentes, prever com precisão quando e onde eventos como chuvas torrenciais ou inundações irão ocorrer é essencial para salvar vidas.
Em 2023, mais de 7,2 milhões de pessoas em África foram afectadas por cheias, incluindo 267 mortos e 278 mil deslocados no Quénia. Todos os anos fenómenos climáticos afectam também Moçambique, sendo o ciclone Chido, que tirou a vida em Moçambique a 120 pessoas, o mais recente exemplo.
Segundo a meteorologista Hannah Wangari, do Departamento Meteorológico do Quénia, os modelos baseados em física, desenvolvidos nos anos 50, dependem de supercomputadores milionários e cálculos complexos que podem levar horas a serem concluídos. Para países em desenvolvimento, os custos e limitações de acesso a estas ferramentas tornam-se significativos.
Os avanços na IA oferecem, assim, uma alternativa promissora. Ferramentas de aprendizagem automática utilizam dados meteorológicos abertos acumulados ao longo de 40 anos para identificar padrões e prever condições futuras. Estas tecnologias são suficientemente eficientes para operar em computadores portáteis, eliminando a necessidade de infra-estruturas caras.
Modelos de IA desenvolvidos por entidades como Google, Universidade de Oxford e NVIDIA podem gerar previsões em minutos. Por exemplo, o sistema GenCast da Google produz previsões de 15 dias em apenas oito minutos, enquanto o FourCastNet da NVIDIA é até 45 mil vezes mais rápido do que os métodos tradicionais.
Além da rapidez, os modelos baseados em IA estão a demonstrar maior precisão. Durante o furacão Lee, em 2023, o sistema GraphCast da Google previu com exactidão o local de impacto com nove dias de antecedência — três dias antes dos métodos convencionais.
Apesar das suas vantagens, os modelos de IA ainda enfrentam desafios. Prever eventos raros, como cheias centenárias, pode ser complicado devido à falta de dados históricos semelhantes. Além disso, as ferramentas de IA ainda não produzem algumas informações, como nebulosidade ou queda de neve, essenciais para previsões completas.
Foto: static.independent.co.uk
