Enquanto a tempestade tropical Melissa se agitava ao sul do Haiti, o meteorologista do Centro Nacional de Furacões (NHC), Philippe Papin, estava confiante de que estava prestes a se tornar um furacão monstruoso.
Como principal meteorologista de plantão, ele previu que a tempestade se tornaria um furacão de categoria 4 em apenas 24 horas e começaria a virar em direção à costa da Jamaica. Nenhum analista do NHC jamais publicou isso. uma previsão muito ousada Para fortalecimento rápido.
Mas Papin tinha um ás na manga: inteligência artificial na forma do novo modelo de furacão DeepMind do Google, lançado pela primeira vez em junho. E como previsto, Melissa tornou-se uma tempestade de poder surpreendente que causou estragos na Jamaica.
Os meteorologistas da NHC confiam cada vez mais no Google DeepMind. Na manhã de 25 de outubro, Papin declarou em sua discussão pública: e nas redes sociais ELE A principal razão pela qual ele estava tão confiante era o modelo do Google: “Cerca de 40/50 membros da comunidade Google DeepMind indicam que Melissa se enquadra na categoria 5. Embora ainda não esteja pronto para prever essa intensidade, dada a incerteza na pista, ela continua sendo uma possibilidade.”
“Parece provável que ocorra um período de rápida intensificação à medida que a tempestade se move lentamente sobre as águas oceânicas muito quentes, o maior conteúdo de calor oceânico em toda a bacia do Atlântico.”
Google DeepMind primeiro modelo de inteligência artificial dedicado a furacõese agora se tornou o primeiro a vencer os meteorologistas tradicionais em seu próprio jogo. Todas as 13 tempestades do Atlântico até agora neste anoO modelo do Google é o melhor; supera até mesmo os previsores humanos em previsões precisas.
Melissa finalmente chegou à Jamaica na categoria 5; Este é um dos desembarques mais poderosos alguma vez documentados em quase dois séculos de manutenção de registos na bacia do Atlântico. A ousada previsão de Papin provavelmente deu às pessoas na Jamaica mais tempo para se prepararem para o desastre e provavelmente salvou vidas e propriedades.
Google DeepMind faz previsões meteorológicas por vários anose o principal sistema de previsão do qual deriva o novo modelo de furacões também teve um desempenho excepcionalmente bom no diagnóstico de padrões climáticos em grande escala no ano passado.
O modelo do Google funciona detectando padrões que os modelos meteorológicos tradicionais baseados na física, que consomem muito tempo, podem não perceber.
“Eles fazem isso muito mais rápido do que seus primos baseados na física, e o poder computacional é menos caro e demorado”, disse Michael Lowry, ex-previsor do NHC.
“O que esta temporada de furacões provou rapidamente é que os novos modelos meteorológicos de IA podem competir e, em alguns casos, são mais precisos do que os modelos meteorológicos mais lentos baseados na física nos quais tradicionalmente confiamos”, disse Lowry.
Claro, o Google DeepMind é um exemplo de aprendizado de máquina, uma técnica que tem sido usada há anos em ciências com uso intensivo de dados, como a meteorologia, e não é uma IA generativa como o ChatGPT.
O aprendizado de máquina pega grandes quantidades de dados e extrai padrões deles; portanto, leva apenas alguns minutos para que seu modelo encontre uma resposta, e ele pode fazer isso em um computador desktop; Isto constitui um forte contraste com os modelos emblemáticos que os governos têm utilizado durante décadas, e que podem levar horas e horas a funcionar. alguns dos maiores supercomputadores do mundo.
Ainda assim, o facto de o modelo da Google ter conseguido superar tão rapidamente os anteriores modelos legados do padrão-ouro é nada menos que surpreendente para os meteorologistas que passaram as suas carreiras a prever as tempestades mais fortes do mundo.
Após o lançamento do boletim informativo
“Estou impressionado”, disse James Franklin, meteorologista aposentado do NHC. “A amostra é grande o suficiente agora que está bastante claro que esta não é uma chance para iniciantes.”
Embora o Google DeepMind tenha superado todos os outros modelos este ano na previsão da trajetória futura dos furacões em todo o mundo, disse Franklin, Tal como acontece com muitos modelos de IA, as previsões de densidade de alto nível podem às vezes ser imprecisas. O furacão Erin, que se intensificou rapidamente para a categoria 5 no norte das Caraíbas, também enfrentou dificuldades no início deste ano. Ele também lutou contra o tufão Kalmaegi – Desembarcou nas Filipinas na segunda-feira.
Na próxima entressafra, Franklin disse que planeja conversar com o Google sobre como tornar os resultados do DeepMind mais úteis para os meteorologistas, fornecendo dados confidenciais adicionais que eles possam usar para avaliar exatamente por que encontrou as respostas.
“O que me incomoda é que, embora essas previsões pareçam realmente boas, o resultado do modelo é uma espécie de caixa preta”, disse Franklin.
Ao contrário de quase todos os outros modelos que são disponibilizados na sua totalidade gratuitamente ao público pelos governos que os concebem e mantêm, nunca houve uma empresa privada com fins lucrativos que produzisse um modelo meteorológico de alta qualidade que permitisse aos investigadores espiar os seus métodos. Google obtém resultados de alto nível da DeepMind disponível publicamente em tempo real em um site dedicadoseus métodos ainda estão em grande parte ocultos.
O Google não é o único que está começando a usar IA para resolver problemas difíceis de previsão do tempo. Os governos dos EUA e da Europa também têm os seus próprios modelos meteorológicos de IA em desenvolvimento. habilidade aprimorada em relação às versões anteriores sem IA.
Os próximos passos na previsão meteorológica por IA parecem que as startups estão se voltando para perspectivas subsazonais e problemas que antes eram difíceis de resolver. melhores avisos prévios sobre surtos de tornados e inundações repentinas – e eles eles recebem financiamento do governo dos EUA para fazer isso. Até uma empresa chamada WindBorne Systems lança seu próprio balão meteorológico Para preencher lacunas na rede de observação meteorológica dos EUA, que foi recentemente reduzida pela administração Trump.
