Pesquisadores da empresa chinesa de computação em nuvem Huawei anunciaram o desenvolvimento de um algoritmo global de previsão do tempo baseado em Inteligência Artificial (IA) que pode fornecer previsões mais rápidas e precisas do que o método tradicional.
O modelo, chamado Pangu-Weather, pode produzir previsões em segundos, incluindo umidade, velocidade do vento, temperatura, pressão do nível do mar e até mesmo alertas de desastres. Este é o primeiro modelo desse tipo que utiliza IA e que produziu resultados mais precisos do que o método de previsão numérica usado pelos principais serviços de previsão do tempo em todo o mundo.
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Em um artigo publicado na revista científica Nature na última quarta-feira (5) a equipe afirmou que os experimentos mostraram que o modelo era "10 mil vezes mais rápido" do que o utilizado pelo Centro Europeu de Previsão Meteorológica de Médio Prazo (ECMWF, da sigla em inglês) - a ferramenta de previsão do tempo mais poderosa atualmente em uso.
Previsão de médio prazo
O Pangu-Weather concentra-se na previsão de médio prazo. Ao contrário do nowcasting, que fornece uma descrição detalhada das condições climáticas atuais em áreas locais, a previsão de médio prazo cobre um período de até duas semanas e desempenha um papel importante na prevenção de desastres.
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Até agora, as previsões baseadas em IA eram inferiores à previsão numérica do tempo para previsões de médio e longo prazo. Esse método representa as condições climáticas como pequenos quadrados em um mapa e utiliza cálculos matemáticos para determinar como elas mudam de um estado para outro. No entanto, isso requer muitos recursos computacionais e consome muito tempo.
"Quando um problema envolve mecanismos matemáticos complexos, grandes quantidades de dados e é difícil para as pessoas encontrarem soluções específicas, acreditamos que esse problema é muito adequado para a IA", explicou Tian Qi, cientista líder do projeto Huawei Cloud, em um comunicado anterior.
Ele afirmou ainda que a pesquisa meteorológica é um campo excelente para a IA desempenhar um papel.
Um novo algoritmo desenvolvido para o modelo se adapta ao sistema de coordenadas da Terra para lidar com dados meteorológicos tridimensionais complexos e irregulares. A equipe também utilizou novas estratégias computacionais com menos repetição para reduzir erros acumulativos.
Treinamento do modelo
Para treinar o modelo para fornecer saídas em intervalos de tempo específicos, os pesquisadores utilizaram 100 épocas (ciclos) com amostras horárias de dados meteorológicos de 1979 a 2021. Cada um dos submodelos passou por 16 dias de treinamento em 192 placas de vídeo V100.
Enquanto outros modelos de IA foram em sua maioria incapazes de prever eventos climáticos extremos e incomuns, como tufões, o Pangu-Weather obteve resultados de previsão mais precisos nos testes em comparação com o sistema ECMWF.
"Nosso algoritmo obteve alta precisão ao rastrear 88 ciclones tropicais nomeados em 2018, incluindo alguns (como o tufão Kong-rey e o tufão Yutu) que representam um desafio para os melhores sistemas de rastreamento do mundo. Isso mostra que o Pangu-Weather não apenas produz resultados quantitativos fortes, mas também preserva detalhes suficientes para investigar certos eventos climáticos extremos", afirmou Tian no artigo.
Previsão de tufão
A Administração Meteorológica da China confirmou que utilizou o Pangu-Weather para prever com sucesso, cinco dias antes, o caminho do tufão Mawar, próximo à costa leste de Taiwan em maio. O tufão, que seguiu em direção ao Oceano Pacífico, foi a tempestade tropical mais poderosa observada até o momento este ano.
A Huawei Cloud lançou uma plataforma para modelos de IA - chamada Pangu Models 3.0 - em uma conferência de desenvolvedores realizada pela gigante da tecnologia na cidade chinesa de Dongguan, no sul do país, na última sexta-feira (7). Ela inclui um modelo de processamento de linguagem natural que pode ser usado para marketing, um modelo de visão computacional para detecção de imagens, bem como o Pangu-Weather, um modelo de computação científica que, segundo a empresa, tem aplicações tanto em previsão do tempo quanto no design de medicamentos.
"Nós visamos usar um modelo grande como base para desenvolver outras aplicações. Se conseguirmos resolver um problema, podemos aplicar rapidamente a solução a problemas similares em outros lugares", disse Tian no comunicado.
Com informações do SCMP
