A previsão de ciclones tropicais acaba de dar um salto equivalente a dez anos de progresso científico. Segundo anunciado no blogue oficial da Google DeepMind, a empresa disponibilizou abertamente os novos modelos WeatherNext 2 e WeatherNext Cyclones. O objetivo passa por democratizar ferramentas críticas perante tempestades que, nas últimas cinco décadas, provocaram mais de 700 mil mortes e perdas económicas superiores a 1,4 biliões de dólares em todo o mundo.
Precisão inédita e impacto no terreno
Detalhados num artigo da revista Nature, estes modelos de IA garantem uma vantagem média superior a 24 horas na previsão da trajetória, intensidade e estrutura dos ventos. Na prática, e no contexto de sistemas de emergência, uma previsão a três dias possui agora a mesma exatidão que as tradicionais previsões de dois dias. Para as populações em zonas de risco, este tempo adicional é vital para preparar evacuações atempadas e gerir respostas críticas no terreno.
A utilidade da tecnologia já se refletiu em cenários reais. Durante a época de furacões de 2025, a ferramenta permitiu ao National Hurricane Center (NHC) antecipar a rápida intensificação do furacão Melissa antes da sua chegada à Jamaica. Em 2026, o sistema evoluiu para gerar mil cenários possíveis por cada evento extremo, suportando decisões complexas com uma visão probabilística mais rica. O desenvolvimento resultou da colaboração direta entre a Google DeepMind, a Google Research, o CIRA e o UK Met Office.
IA unifica previsões locais e globais
Historicamente, a meteorologia exigia um compromisso técnico: recorrer a modelos globais para analisar as correntes atmosféricas alargadas que ditam a trajetória, ou utilizar modelos locais de alta resolução focados na termodinâmica do núcleo da tempestade. O WeatherNext contorna esta barreira ao prever ambas as dimensões simultaneamente.
A inovação exigiu um treino massivo com quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais e o histórico de cerca de 5 mil ciclones armazenados no repositório IBTrACS. Nos testes executados com tempestades de 2023 e 2024, a plataforma superou os referenciais internacionais, alcançando a sua precisão máxima com dados de resolução de 28×28 km — um valor cem vezes maior que a norma atual. Paralelamente, a versão reduzida WeatherNext 2-mini mantém um desempenho robusto mesmo a operar com uma resolução de 111×111 km, diz a Google.
Esta eficiência desafia pressupostos estabelecidos na ciência climática e incentiva a investigação académica sobre a extração de padrões finos através de agregados de dados. Com a abertura do código à comunidade científica, as equipas procuram agora acelerar novos estudos, proteger infraestruturas num cenário de alterações rápidas e otimizar a expansão de parques de energias renováveis a nível global.
Nenhum comentário
Seja o primeiro!