Seis décadas após o início da previsão do tempo por computador no Reino Unido, com o uso do processador “Comet” em 1965, o Met Office protagoniza uma nova revolução tecnológica: a inteligência artificial (IA). Essa inovação está mudando a maneira como fenômenos como nuvens, chuva e temperatura são previstos, exibidos em tempo real na sede do Met Office, em Exeter.
A IA destaca-se por sua capacidade de lidar com enormes volumes de dados atmosféricos, possibilitando previsões mais precisas e alertas antecipados de eventos extremos. Isso traz impactos positivos para a saúde pública, segurança e diversos setores da economia, como agricultura e mercado financeiro.
Previsão do tempo com IA
Atualmente, há entre 20 e 30 modelos de previsão do tempo baseados em inteligência artificial em desenvolvimento, com alguns já em operação no mundo real, e a expectativa é que esse número cresça rapidamente. O Centro Europeu de Previsão do Tempo a Médio Prazo (ECMWF) lançou recentemente um modelo operacional que melhorou em cerca de 20% a precisão na previsão do percurso de ciclones tropicais.
Além disso, a inteligência artificial permite a realização de milhares de simulações, expandindo significativamente a capacidade de antecipar eventos climáticos extremos. Isso representa um avanço em relação aos modelos tradicionais, que costumam realizar cerca de 50 simulações. Novas abordagens “de ponta a ponta” estão sendo desenvolvidas para trabalhar diretamente com dados brutos, eliminando etapas intermediárias do processo de previsão.
Compartilhamento e integração
Apesar dos avanços, o compartilhamento global de dados meteorológicos enfrenta desafios geopolíticos que podem limitar o acesso a informações públicas essenciais para a precisão das previsões. Para contornar essas dificuldades, a inclusão rápida de dados provenientes de sensores locais, como termômetros e pluviômetros, tem se mostrado uma estratégia eficaz para aprimorar os modelos meteorológicos.
Mesmo com a crescente presença da inteligência artificial, os meteorologistas continuam desempenhando um papel fundamental. Eles são responsáveis por interpretar as diferenças entre os diversos modelos, fornecer contexto aos dados e comunicar os riscos à sociedade.
