Com clima extremo, China aposta em IA para acelerar a previsão do tempo

Enquanto meteorologistas monitoravam a trajetória do Tufão Dolphin em direção à China nos últimos dias, uma nova geração de modelos meteorológicos de inteligência artificial atuou lado a lado com sistemas tradicionais de previsão , evidenciando a emergência da China como uma das principais lideranças na corrida para aprimorar as previsões.

Sistemas desenvolvidos na China , incluindo o Fengwu (do Shanghai AI Laboratory), o Pangu (da Huawei) e o Fuxi (da Universidade Fudan), estão entre um seleto grupo de modelos de previsão por IA que, segundo pesquisadores, conseguem gerar prognósticos muito mais rápido do que os sistemas convencionais, além de se equipararem ou até superá-los em algumas métricas usadas nos boletins meteorológicos .

Leia mais IA do Google prevê ciclones com um dia a mais de antecedência Ryanair assina contrato para expandir uso de IA em operações aéreas Associação de imprensa francesa pede medidas em relação à IA do Google Por décadas, a previsão do tempo dependeu de modelos numéricos executados em supercomputadores para simular a física atmosférica.

Em contrapartida, os modelos de IA aprendem padrões a partir de vastos acervos históricos de observações meteorológicas e conseguem produzir os dados em uma fração do tempo.

A tecnologia vem sendo cada vez mais testada durante a temporada de tufões no Leste Asiático , onde até pequenas melhorias na projeção da trajetória podem ajudar as autoridades a se prepararem melhor contra enchentes, organizarem evacuações e gerenciarem possíveis interrupções no transporte.

A ascensão da previsão do tempo por IA criou uma nova arena de competição entre empresas de tecnologia, institutos de pesquisa e agências meteorológicas, com a China se consolidando como uma das protagonistas do setor.

Entre esses sistemas, os mais conhecidos globalmente estão o GraphCast e o GenCast, do Google; o FourCastNet, apoiado pela Nvidia; e o Sistema de Previsão por IA do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo, conhecido como AIFS.

“As pessoas precisam de informação” O Fengwu atraiu atenção depois que seus desenvolvedores relataram que o sistema superou o GraphCast em cerca de 80% das variáveis meteorológicas avaliadas, além de estender previsões globais úteis de médio prazo para além de 10 dias.

“Com o aumento de eventos meteorológicos extremos, as pessoas precisam de informações para tomar decisões — tanto governos locais e o governo nacional quanto o cidadão comum, agricultores e pescadores”, disse Sun Zhi, CTO da Techwind, empresa responsável pelas aplicações industriais do Fengwu.