A inteligência artificial é capaz de fazer previsões meteorológicas com grande velocidade e precisão, mas o papel do homem ainda é importante. Artigo do New York Times
No início de Julho, quando o furacão Beryl atingiu as Caraíbas, uma importante agência meteorológica europeia previu uma série de possíveis aterragens finais, alertando que o México era o mais provável. O alarme – escreve oNew York Times – baseou-se em observações globais de aviões, bóias e naves espaciais, que supercomputadores do tamanho de uma sala transformaram em previsões.
Naquele mesmo dia, especialistas rodando software de inteligência artificial em um computador muito menor previram a chegada ao Texas. As previsões basearam-se apenas no que a máquina havia aprendido anteriormente sobre a atmosfera do planeta.
Quatro dias depois, em 8 de julho, o furacão Beryl atingiu o Texas com força mortal, inundando ruas, matando pelo menos 36 pessoas e cortando a energia de milhões de residentes. Em Houston, ventos violentos fizeram com que árvores caíssem nas casas, resultando em pelo menos duas mortes.
AS VANTAGENS DE USAR IA EM METEOROLOGIA
A previsão do Texas oferece um vislumbre do mundo emergente da previsão meteorológica por inteligência artificial, no qual um número crescente de máquinas inteligentes antecipam futuros padrões climáticos globais com nova velocidade e precisão. Neste caso, o programa experimental é o GraphCast, criado em Londres pela DeepMind, empresa do Google. Faz em minutos e segundos o que antes levava horas. […]
A velocidade das previsões meteorológicas da IA também ajudará nas descobertas científicas, disse Amy McGovern, professora de meteorologia e ciência da computação na Universidade de Oklahoma que dirige um instituto meteorológico de IA. Segundo o professor, os meteorologistas usam a IA para criar milhares de variações sutis nas previsões que permitem identificar fatores inesperados que podem causar eventos extremos, como tornados […]
É importante notar que os modelos de IA podem ser executados em computadores desktop, tornando a tecnologia muito mais fácil de adotar do que os supercomputadores do tamanho de salas que hoje dominam o mundo das previsões globais. “É uma virada de jogo”, disse Maria Molina, meteorologista da Universidade de Maryland que estuda programas de inteligência artificial para prever eventos extremos. “Você não precisa de um supercomputador para gerar uma previsão. Você pode fazer isso em seu laptop, o que torna a ciência mais acessível."
POR QUE É TÃO DIFÍCIL PREDIZER
As pessoas dependem de previsões meteorológicas precisas para tomar decisões sobre como vestir-se, para onde viajar e se devem fugir de uma forte tempestade. No entanto, previsões meteorológicas fiáveis revelam-se extraordinariamente difíceis de alcançar. O problema é a complexidade. Os astrónomos podem prever os caminhos dos planetas do sistema solar durante os próximos séculos porque um único factor domina os seus movimentos: o Sol e a sua imensa gravidade.
Em contraste, os padrões climáticos na Terra surgem de uma infinidade de fatores. As inclinações, rotações, oscilações e ciclos diurnos e noturnos do planeta transformam a atmosfera em vórtices turbulentos de ventos, chuva, nuvens, temperaturas e pressões atmosféricas. Pior ainda, a atmosfera é inerentemente caótica. Por si só, sem estímulos externos, uma determinada área pode rapidamente passar de estável a caprichosa.
Como resultado, as previsões meteorológicas podem falhar após alguns dias e, às vezes, após algumas horas. Os erros aumentam de acordo com a duração da previsão, que hoje pode se estender por 10 dias, em comparação com três dias há algumas décadas. As lentas melhorias advêm da atualização das observações globais e dos supercomputadores que fazem as previsões.
DA OBSERVAÇÃO À PREDIÇÃO
Não que o trabalho de supercomputação tenha se tornado fácil. Os preparativos exigem habilidade e esforço. Os modeladores constroem um planeta virtual entrecruzado com milhões de lacunas de dados e preenchem as lacunas com observações meteorológicas atuais.
O Dr. Bretherton, da Universidade de Washington, classificou essas informações como cruciais e um tanto improvisadas. “É preciso combinar dados de muitas fontes para criar uma hipótese sobre o que a atmosfera está fazendo agora”, disse ele.
As complicadas equações da mecânica dos fluidos transformam então as observações combinadas em previsões. Apesar do enorme poder dos supercomputadores, processar os números pode levar uma hora ou mais. E claro, quando o tempo muda, a previsão precisa ser atualizada.
COMO A IA PENSA
A abordagem da IA é radicalmente diferente. Em vez de confiar nas leituras atuais e em milhões de cálculos, um agente de IA confia no que aprendeu sobre as relações de causa e efeito que governam o clima do planeta.
No geral, o progresso vem da revolução em curso na aprendizagem automática, o ramo da IA que imita a forma como os humanos aprendem. O método funciona com muito sucesso porque a IA é excelente no reconhecimento de padrões. Ele pode examinar rapidamente montanhas de informações e detectar complexidades que os humanos não conseguem reconhecer.
Na previsão do tempo, a IA aprende sobre as forças atmosféricas analisando arquivos de observações reais. Em seguida, identifica os padrões mais sutis e utiliza esse conhecimento para prever o tempo, com notável velocidade e precisão.
PROGRAMA DE IA DO GOOGLE PARA TEMPO
Recentemente, a equipe DeepMind que construiu o GraphCast ganhou o principal prêmio de engenharia da Grã-Bretanha, elogiando a equipe pelo que chamou de “um avanço revolucionário”.
Numa entrevista, Rémi Lam, cientista-chefe do GraphCast, disse que a sua equipa treinou o programa em quatro décadas de observações meteorológicas globais compiladas pelo centro europeu de previsões. “Aprenda diretamente com dados históricos”, disse ele. Em segundos, o GraphCast pode produzir uma previsão de 10 dias que levaria mais de uma hora para um supercomputador.
Lam disse que o GraphCast funciona melhor e mais rápido em computadores projetados para IA, mas também pode ser executado em desktops e até mesmo em laptops, embora de forma mais lenta.
Numa série de testes, o GraphCast superou o melhor modelo de previsão do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo em mais de 90% das vezes. “Saber para onde vai um ciclone é muito importante”, acrescentou. “É importante salvar vidas.” […]
O QUE DIZEM OS ESPECIALISTAS
Impressionado com estas descobertas, o Centro Europeu adotou recentemente programas de previsão GraphCast e IA feitos pela Nvidia, Huawei e Universidade Fudan na China. No seu site, agora mostra mapas globais dos seus testes de IA, incluindo a gama de previsões de trajetória que máquinas inteligentes fizeram para o furacão Beryl em 4 de julho.
O Dr. Chantry, do centro europeu, disse que o instituto espera que a tecnologia experimental se torne parte integrante das previsões meteorológicas globais, inclusive para ciclones. Uma nova equipa, acrescentou, está agora a desenvolver o “excelente trabalho” dos experimentadores para criar um sistema operacional de IA para a agência.
“Todos os modelos estão errados até certo ponto”, disse o Dr. Molina, da Universidade de Maryland. As máquinas de IA, acrescentou ele, “poderiam acertar a trajetória do furacão, mas e a chuva, os ventos máximos e a tempestade? Existem tantos impactos diferentes” que precisam de ser previstos de forma fiável e cuidadosamente avaliados.
Jamie Rhome, vice-diretor do Centro Nacional de Furacões em Miami, concorda com a necessidade de múltiplos instrumentos. Ele chamou a IA de “evolucionária e não revolucionária” e previu que os humanos e os supercomputadores continuarão a desempenhar papéis importantes. “Ter um homem à mesa para aplicar a consciência situacional é uma das razões pelas quais temos tanta precisão”, disse ele.
Rhome acrescentou que o centro de furacões utiliza aspectos de inteligência artificial nas suas previsões há mais de uma década e que a agência avaliará e possivelmente utilizará novos programas de inteligência artificial. “Com o advento da inteligência artificial tão rápido, muitos veem o papel humano diminuindo”, disse Rhome. “Mas nossos meteorologistas estão dando uma grande contribuição. Ainda existe um forte papel humano."
(Trecho da crítica da imprensa estrangeira editada pela eprcomunicazione )
Esta é uma tradução automática de uma publicação publicada em Start Magazine na URL https://www.startmag.it/innovazione/come-se-la-cava-lintelligenza-artificiale-con-le-previsioni-meteo/ em Sun, 04 Aug 2024 05:29:25 +0000.