A China está intensificando o uso de inteligência artificial (IA) na previsão do tempo em resposta ao aumento da frequência de eventos meteorológicos extremos. Durante a passagem do tufão Dolphin, sistemas chineses de IA foram implementados em paralelo aos métodos meteorológicos tradicionais.
Diversas tecnologias estão competindo neste setor, incluindo o Fengwu, criado pelo Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai; o Pangu, desenvolvido pela Huawei; e o Fuxi, da Universidade Fudan. Pesquisadores indicam que essas ferramentas conseguem gerar previsões com maior celeridade e, em certas análises, igualar ou superar os resultados dos métodos convencionais.
Este avanço visa proporcionar previsões mais rápidas e exatas, auxiliando governos e a população a se prepararem para inundações, evacuações e possíveis paralisações no transporte. Contudo, apesar dos avanços, a IA ainda enfrenta desafios, como a dificuldade em determinar a intensidade das tempestades, e não substitui completamente os modelos meteorológicos estabelecidos.
Nos dias que antecederam a chegada do Dolphin ao território chinês, os novos sistemas operaram lado a lado com as ferramentas baseadas em modelos físicos. Essa combinação demonstra o crescente papel da IA naprimorar a previsão de fenômenos severos.
A meteorologia clássica depende de supercomputadores para simular o comportamento atmosférico através de cálculos complexos. Já a IA opera sob uma lógica diferente: seus modelos são treinados com vastos conjuntos de dados históricos de condições climáticas, permitindo a geração de novas projeções em um período significativamente menor.
A velocidade é um benefício primordial desta tecnologia. Em situações de tufões no sudeste asiático, pequenas melhorias na previsão da rota podem conceder mais tempo às autoridades para organizar medidas de proteção, planejar evacuações e gerenciar os impactos sobre a infraestrutura e deslocamentos.
Um dos sistemas em destaque é o Fengwu. Seus criadores relataram que este modelo demonstrou um desempenho superior ao GraphCast, do Google, em cerca de 80% das variáveis meteorológicas analisadas. Além disso, o sistema expandiu o horizonte de previsões globais úteis para além de dez dias.
A aplicação prática do Fengwu foi notável durante o evento do Dolphin. Segundo a companhia responsável por suas aplicações industriais, cinco dias antes da chegada do tufão, o sistema previu o momento e o local de impacto na China continental com uma margem de erro de aproximadamente 30 minutos e 30 quilômetros.
Mesmo com esses sucessos, existe uma distinção crucial entre antecipar o movimento de uma tempestade e calcular sua força. A equipe do Fengwu esclarece que os modelos de IA ainda ficam aquém das previsões tradicionais neste segundo quesito.
As limitações se estendem a fenômenos climáticos de grande escala. A confiança necessária para prever ocorrências com meses de antecedência, como episódios de El Niño ou mudanças na temperatura da superfície oceânica que afetam os ciclos reprodutivos de peixes, ainda requer anos de investigação científica, conforme avaliado pela equipe do sistema.
Além dos projetos chineses, há uma competição internacional que envolve tecnologias de diversas empresas e instituições. Entre os modelos mencionados estão o GraphCast e o GenCast, ambos do Google; o FourCastNet, apoiado pela Nvidia; e o sistema de previsão de IA do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, conhecido como AIFS.
A tendência observada neste cenário é de coexistência entre a inteligência artificial e os modelos meteorológicos tradicionais. A agilidade e o menor custo computacional dos sistemas de IA aumentam seu potencial como ferramenta complementar, embora as restrições atuais impeçam que assumam integralmente a função de previsão.
