Principais conclusões
- O novo modelo de ML do Google DeepMind, GenCast, pode prever com precisão padrões climáticos com até 15 dias de antecedência.
- Descobriu-se que o GenCast supera os métodos tradicionais de previsão do tempo, incluindo o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF).
- GenCast oferece previsões probabilísticas, melhorando a compreensão dos usuários sobre vários cenários climáticos. O modelo tem potencial para melhorar significativamente a previsão do tempo e suas aplicações em diversos setores.
Os modelos tradicionais de previsão do tempo não conseguem prever com segurança os padrões climáticos além de uma semana, mas uma nova ferramenta da subsidiária de IA do Google, DeepMind, parece estar quebrando a limitação.
O GenCast, como foi intitulado, está atualmente a superar os principais sistemas de previsão meteorológica do mundo, incluindo o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF), com evidências que apontam para a sua capacidade de gerar previsões precisas para 15 dias em minutos.
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As descobertas foram publicadas pela primeira vez na revista Nature (via The New York Times) e destacam como a previsão do tempo baseada em Machine Learning (ML) tem menos erros de previsão do que a tradicional previsão numérica do tempo (NWP), “que se baseia em simulações baseadas na física da atmosfera.” O GenCast, para referência, foi treinado com décadas de dados de reanálise, o que lhe permitiu gerar previsões globais de 15 dias em apenas oito minutos. Os supercomputadores usados para ECMWF, por outro lado, levam horas.
Os pesquisadores compararam o GenCast ao ECMWF tradicional, que, para referência, é usado por 35 nações para suas necessidades oficiais de previsão do tempo. No contexto da determinação de um conjunto designado de 1.320 velocidades globais de vento, temperaturas e outras características atmosféricas, o GenCast “superou as previsões do centro em 97,2% do tempo”.
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É importante notar que esta não é a primeira incursão da DeepMind na previsão do tempo. No ano passado, a gigante da tecnologia estreou o GraphCast, que era capaz de prever o clima com precisão com até 10 dias de antecedência. Um dos principais avanços do GenCast, entretanto, reside nas suas capacidades de previsão probabilística. Isso significa que, embora o GraphCast forneça uma previsão única e definitiva, o GenCast pode oferecer uma variedade de resultados potenciais — que podem ajudar melhor os usuários a compreender e se preparar para a probabilidade de diferentes cenários climáticos. Por exemplo, no caso do GraphCast, pode dizer “chuva esperada amanhã”, enquanto o GenCast pode oferecer uma previsão probabilística de “70 por cento de chance de chuva amanhã”.
Em uma frente mais focada no usuário, o aplicativo meteorológico móvel do Google usa um modelo relacionado chamado NowCast. Dadas as impressionantes capacidades do GenCast, é altamente plausível que a ferramenta de previsão meteorológica ML possa um dia ser capaz de alimentar o aplicativo meteorológico Pixel, fornecendo aos usuários previsões de 15 dias nas quais eles podem realmente confiar. No entanto, Kerry Emanuel, professor emérito de ciências atmosféricas no MIT, sugere que o GenCast não substituirá os métodos tradicionais de previsão, mas certamente poderá complementá-los.
Por enquanto, espera-se que as previsões meteorológicas do GenCast cheguem ao Google Earth Engine e ao BigQuery, dando aos cientistas e pesquisadores de todo o mundo acesso para analisar as previsões do DeepMind.
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