Um novo modelo de inteligência artificial desenvolvido pelo Google DeepMind e pelo Google Research pode ampliar em um dia a capacidade de previsão de ciclones tropicais, como furacões e tufões.
Segundo os pesquisadores, o WeatherNext consegue fazer, em três dias, previsões com precisão equivalente àquela alcançada por modelos anteriores para um período de dois dias.
O avanço foi apresentado em um estudo publicado na revista Nature. A tecnologia é capaz de prever não apenas a trajetória de um ciclone - ou seja, para onde a tempestade deve se deslocar -, mas também sua intensidade e a estrutura dos ventos.
Para os meteorologistas, o ganho pode ser relevante porque cada hora adicional de antecedência pode aumentar o tempo disponível para preparar populações, equipes de emergência e infraestrutura diante de eventos extremos.
Ciclones tropicais estão entre os fenômenos meteorológicos mais destrutivos do planeta. De acordo com os dados apresentados pelo Google, eles foram responsáveis por mais de 700 mil mortes e US$ 1,4 trilhão em prejuízos econômicos no mundo nos últimos 50 anos.
Modelo combina dados globais e histórico de tempestades
O WeatherNext foi treinado com quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais, além do banco de dados IBTrACS, que reúne informações históricas de quase 5 mil tempestades.
A partir desses dados, o modelo aprende padrões da atmosfera e características associadas a eventos climáticos extremos.
