Nuvens de tempestade ameaçam a prometida revolução da IA ​​na previsão do tempo

“Esta é realmente uma conquista científica extraordinária”, disse Andrew Charlton-Perez, falando comigo por vídeo em seu escritório na Universidade de Reading, na Inglaterra. Seu colega, Simon Driscoll, da Universidade de Cambridge, assentiu com entusiasmo. “Existem tantas aplicações e usos diferentes.”

Não, eles não significam computação quântica ou fusão nuclear. Eles falam sobre previsões meteorológicas. “As pessoas estavam apenas reclamando da previsão do tempo e de como estava ruim”, disse Charlton-Perez. Como professor de meteorologia, ele ouvia isso com frequência. Mas isto acontece porque a maioria das pessoas não percebe que a nossa capacidade de prever o tempo, dada a complexidade da atmosfera, é praticamente um superpoder. “É um sistema muito complicado que não observamos muito bem. E podemos conectá-lo ao seu telefone e muitas vezes é bastante preciso”, disse ele.

Driscoll, um pesquisador de matemática e física, passou muito tempo trabalhando com Charlton-Perez na magia da previsão “razoavelmente precisa”. Eles dividiram petabytes de dados meteorológicos coletados desde a década de 1990 por satélites, balões meteorológicos, navios e sensores terrestres. Agora, eles estão testando um novo modelo de IA que pode mudar a forma como prevemos o clima. Não, reclamantes, isso não será totalmente exato. Mas isso mudará a maneira como você sabe se amanhã terá sol.

Algumas das importantes descobertas científicas do nosso tempo vieram dos esforços para prever o tempo. Edward Lorenz descobriu a teoria do caos enquanto modelava a circulação atmosférica. Ele sabia como as tempestades se desenvolviam eram muito caóticas e altamente dependentes das condições iniciais. Lorenz inseriu essas condições iniciais nos primeiros computadores digitais, usando variáveis ​​como temperatura e velocidade do vento. Ele descobriu que pequenas mudanças em qualquer uma dessas variáveis ​​levavam a previsões muito diferentes de trajetórias de tempestades. Ele chama isso de “caos determinístico”. Na linguagem popular é conhecido como efeito borboleta.

Cada vez que você recebe um alerta meteorológico em seu telefone, é em parte graças a Lorenz e em parte graças à análise diária produzida por nacional e internacional centro meteorológico. Como variáveis ​​iniciais, utilizam dados meteorológicos recolhidos por milhares de sensores, na Terra e em órbita, e depois alimentam-nos num enorme computador, que produz uma previsão bastante precisa que indica que há “30% de probabilidade de chuva”. Isso é conhecido como previsão numérica do tempo e tem dominado por décadas.

O problema é que são necessários supercomputadores caros para absorver grandes quantidades de dados meteorológicos atuais, compará-los com eventos passados ​​e aplicar tudo às regras da física para ter uma ideia do que acontecerá. Uma equipe global trabalhou em conjunto para produzir sua previsão de chuva. Driscoll, por exemplo, contribuiu com a sua experiência sobre como o gelo marinho afecta o clima. Isto significa que apenas alguns países são capazes de produzir boletins meteorológicos, deixando grande parte do mundo dependente da generosidade de um pequeno número de agências governamentais.

Tudo isso pode mudar com novos modelos de IA. Em um jornal do ano passadoCharlton-Perez e Driscoll testaram quatro modelos populares de IA para ver quão bem eles poderiam prever eventos de tempestade incomuns, conhecidos como ciclones-bomba. Eles fizeram isso bem, mas “a grande diferença é que é milhares de vezes mais rápido”, disse Charlton-Perez. Além disso, “as estimativas que usamos… eu as executo no meu laptop”.

Assim, a IA poderia potencialmente permitir que os meteorologistas previssem o tempo com menos recursos e equipas mais pequenas, o que significa menos dependência, por exemplo, dos Estados Unidos ou da União Europeia para obter informações sobre as temperaturas em Barbados. Podemos estar prestes a democratizar o acesso às previsões meteorológicas. Isto ajudará os países pequenos, mas também permitirá que qualquer pessoa rastreie fenómenos meteorológicos específicos. Se você gosta de arco-íris, pode pedir ao modelo de IA para prever onde o próximo arco-íris aparecerá.

No entanto, Charlton-Perez alertou que poderão surgir novos obstáculos. Os dados de entrada necessários para fazer previsões têm sido tradicionalmente partilhados livremente. Mas à medida que o custo da análise cai, “os dados são mais importantes do que nunca”, disse ele. Ele teme que as empresas por trás dos modelos meteorológicos de IA, como Google, Microsoft e Nvidia, possam ter relações de exclusividade com serviços meteorológicos para esses dados. Por outras palavras, a maior parte do mundo dependerá de empresas de tecnologia para obter boletins meteorológicos, e não de agências governamentais.

O que é pior, poderia cortar o acesso das pessoas às previsões meteorológicas gratuitas numa altura em que mais precisamos delas. A onda de calor está ficando mais mortal. O que antes era uma tempestade desconfortável está agora a causar inundações mortais. Isto preocupa Charlton-Perez, que acredita que as previsões meteorológicas são “uma ferramenta importante para a adaptação às alterações climáticas” para a humanidade. Numa época em que as condições meteorológicas extremas estão a aumentar, precisamos de saber o que esperar. Ter essa informação pode ser cada vez mais a diferença entre a vida e a morte.

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Annalee Newitz é jornalista científica e autora. Seu último livro é Stories Are Weapons: Psychological War and the American Mind. Eles são co-apresentadores do podcast vencedor do Hugo, Our Opinions Are Right. Você pode segui-los @annaleen e o site deles é techsploitation.com