Imagine ter a capacidade de prever as condições climáticas com até dez dias de antecedência, com uma precisão superior a 90%.
Esse é o objetivo do GraphCast, um sistema de Inteligência Artificial desenvolvido pela Google DeepMind que promete transformar a forma como entendemos e prevemos o clima.
Ao contrário dos métodos tradicionais que se baseiam em dados imediatos e equações matemáticas, o GraphCast utiliza um enfoque bem diferente. Ele é treinado com dados climáticos abrangendo quatro décadas, combinando informações de satélites, radares e estações meteorológicas para reconstruir um registro bem mais abrangente do clima global.
Esse novo sistema superou - em testes - todos os métodos convencionais, oferecendo previsões mais precisas em mais de 90% de 1.380 variáveis e diferentes prazos de previsão.
Além disso, tem potencial para fornecer alertas antecipados sobre eventos climáticos extremos, contribuindo para a segurança e o planejamento em situações críticas.
Velocidade nas previsões
A principal inovação está na eficiência do GraphCast, que fornece resultados em menos de um minuto em uma única máquina, em comparação com as horas necessárias em supercomputadores para os métodos tradicionais.
Esse avanço é possível graças à aplicação do deep learning, abordagem baseada em redes neurais que buscam replicar o funcionamento do cérebro humano.
O processo consiste em analisar décadas de dados meteorológicos, estabelecendo relações de causa e efeito para compreender a evolução do clima terrestre. A NWP (previsão numérica do tempo, sigla em inglês) tradicional ainda desempenha um papel complementar, preenchendo eventuais lacunas deixadas pelo novo modelo.
Além da previsão de variáveis terrestres e atmosféricas, o GraphCast destaca-se na identificação antecipada de eventos climáticos extremos. Testes revelaram sua habilidade em prever, com dias de antecedência, o movimento de ciclones, ultrapassando a precisão dos modelos convencionais.
A longo prazo, a aplicação do GraphCast pode não apenas aprimorar significativamente as previsões do tempo, mas também contribuir para a redução dos impactos causados por catástrofes climáticas.
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