A Google abriu o código-fonte do seu modelo de inteligência artificial WeatherNext, uma ferramenta focada em melhorar os alertas precoces sobre ciclones. Capaz de calcular trajetórias e intensidades de tempestades para os 15 dias seguintes em menos de um minuto, o sistema pretende otimizar a resposta a eventos climáticos severos.
Conforme a documentação disponibilizada no GitHub, o projeto resulta do esforço conjunto dos investigadores da Google e da DeepMind, apoiados pelo Centro Nacional de Furacões dos EUA, pelo Met Office do Reino Unido e pelo Instituto Cooperativo de Pesquisa na Atmosfera. Os detalhes científicos foram também divulgados através de um estudo na Nature e de um artigo com contornos mais simplificados no blogue da Google.
O desafio da análise atmosférica
Os ciclones tropicais — vulgarmente designados por furacões ou tufões, consoante a sua localização geográfica — impõem dificuldades singulares aos meteorologistas. Historicamente, as correntes atmosféricas globais, que ditam a rota final da tempestade, são analisadas com maior clareza através de modelos globais de espectro alargado. Em oposição, a intensidade física do fenómeno obtém maior rigor em ferramentas locais, criadas para processar as reações termodinâmicas que ocorrem no núcleo do evento.
Para colmatar esta disparidade de abordagens, o WeatherNext foi treinado com quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais e informações históricas do International Best Track Archive for Climate Stewardship, de forma a conseguir antever tanto a rota como a força com um sistema unificado. Para territórios com extensas faixas costeiras e exposição atlântica, como Portugal, a evolução e adoção deste tipo de recursos computacionais ajudam a proteção civil a minimizar o impacto na população quando depressões severas atingem a costa.
Desempenho assegurado por unidades TPU
A exigência do processamento destes elementos requer um hardware perfeitamente oleado para entregar respostas num curto espaço de tempo. "Agora podemos gerar uma única previsão de 15 dias em menos de um minuto num TPU, capacitando os meteorologistas para avaliarem rapidamente a distribuição de probabilidade de riscos colaterais potencialmente devastadores", referiram os investigadores da equipa.
A iniciativa de partilha surge na sequência da segunda geração do serviço, que havia sido apresentada no ano passado. As empresas envolvidas neste percurso continuam a explorar as fronteiras da inteligência artificial aplicada ao clima e ao planeamento humano, o que já resultou também em esforços orientados para a antecipação de inundações repentinas. Com a abertura pública do código e dos pesos do projeto, pretende-se encorajar cientistas de diferentes partes do globo a tirar partido da arquitetura base para o aprofundamento do setor.
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