A temporada de furacões está chegando ao fim, e os especialistas já estão analisando quais modelos de previsão acertaram e quais falharam. Adivinha? O DeepMind do Google, o novato, arrasou completamente.

Mesmo que o Laboratório de Meteorologia do Google DeepMind tenha começado a divulgar previsões apenas em junho, ele surpreendeu a todos ao ser o modelo mais preciso para prever para onde os furacões iriam e quão fortes eles se tornariam. Isso de acordo com uma análise preliminar de Brian McNoldy, meteorologista e pesquisador sênior da Universidade de Miami. Por outro lado, o principal modelo meteorológico dos EUA, o Sistema de Previsão Global (GFS), foi o de pior desempenho.

O Centro Nacional de Furacões divulgará os dados oficiais sobre o desempenho de cada modelo em alguns meses. No entanto, esta prévia sugere que uma grande mudança na previsão de furacões está chegando. Os modelos baseados em IA são claramente muito melhores, então pode ser hora de aposentar os modelos tradicionais, baseados na física.

O meteorologista e repórter espacial Eric Berger, de Houston, mencionou que, no futuro, dependeremos muito do Google e de outros modelos meteorológicos de IA. Acho que faz todo o sentido, já que eles são relativamente novos e têm um enorme potencial para melhorar ainda mais nos próximos anos.

A pesquisa de McNoldy inclui alguns gráficos. Eles mostram a precisão das previsões de trajetória e das previsões de intensidade para todas as 13 tempestades nomeadas na Bacia do Atlântico nesta temporada. Cada linha representa um modelo de previsão diferente. Quanto mais baixa a linha, melhor o modelo funcionou. O GFS, rotulado como AVNI, é a linha laranja no topo. A NOAA criou este modelo no início da década de 1980, e o Serviço Nacional de Meteorologia ainda usa uma versão atualizada como sua principal ferramenta de previsão.

GFS Errou o Alvo

O meteorologista e especialista em furacões Michael Lowry, de Miami, apontou que o GFS realmente estragou sua previsão para Melissa. Por exemplo, o erro médio de trajetória de 5 dias foi de mais de 800 quilômetros, porque insistiu que a tempestade viraria para o mar, mas isso nunca aconteceu.

Ao contrário do modelo de IA do Google, o GFS depende da física tradicional e de supercomputadores. Os gráficos realmente destacam a diferença. O modelo do Google está na parte inferior, provando que superou todos os outros modelos, especialmente o GFS. Como Lowry apontou, a beleza do DeepMind e de outros modelos meteorológicos baseados em IA, orientados por dados, é a rapidez com que eles podem produzir uma previsão em comparação com os tradicionais baseados na física. Esses modelos mais antigos exigem alguns dos supercomputadores mais caros e avançados do planeta. Além disso, esses modelos de IA podem aprender com seus erros e se ajustar rapidamente.

Considere o furacão Melissa, que causou estragos no Caribe. É apenas um exemplo de como o aumento da temperatura da superfície do mar está tornando as tempestades ainda mais poderosas. Como as mudanças climáticas estão tornando os furacões mais perigosos, é crucial que os meteorologistas tenham as melhores ferramentas para prever seus caminhos e intensidade. Os modelos baseados em IA podem ajudá-los a se adaptar a um mundo em aquecimento. A estreia impressionante do DeepMind definitivamente chamou a atenção deles e pode marcar um novo capítulo na previsão de furacões.