O mundo da tecnologia está sendo sacudido a cada dia com inovações na tecnologia de IA (inteligência artificial). DeepSeek, OpenIA, Google, Meta, Apple, Microsoft e Nvidia fazem uma guerra particular de avanços na tecnologia que revolucionária a relação do ser humano com as máquinas nas próximas décadas.
IMAGEM GERADA POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
O que muita gente não sabe é que a inteligência artificial já está presente também na previsão do tempo e do clima e que as ferramentas já estão sendo utilizadas dia a dia nos prognóstico. Modelos de previsão do tempo baseados em inteligência artificial são usados pela MetSul Meteorologia e estão disponíveis ao nosso assinante (leia mais logo abaixo).
Modelos de previsão do tempo baseados em inteligência artificial (IA) estão revolucionando a forma como interpretamos dados meteorológicos, permitindo análises mais rápidas e precisas.
Os sistemas combinam dados climáticos históricos, observações em tempo real e algoritmos avançados para prever padrões meteorológicos, com aplicações que vão desde alertas de desastres naturais até otimização agrícola e planejamento de viagens.
O modelo Panda, desenvolvido pela DeepMind em parceria com o Met Office do Reino Unido, é um exemplo notável de como a IA está sendo usada para prever o tempo. Ele utiliza técnicas de deep learning (aprendizado profundo) para processar vastas quantidades de dados meteorológicos e criar previsões extremamente rápidas.
Um dos diferenciais do Panda é a sua capacidade de prever eventos como chuvas intensas com apenas alguns minutos de atraso em relação ao tempo real. Esse tipo de previsão ultrarrápida, conhecida como nowcasting, é especialmente útil para evitar catástrofes urbanas, como enchentes.
O Panda também se destaca por sua habilidade de “aprender” com os padrões climáticos locais, tornando-o mais eficaz em prever condições específicas para diferentes regiões.
O gigante da previsão numérica global, o ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts), é considerado um dos melhores sistemas de previsão de médio prazo no mundo. Embora não seja exclusivamente baseado em IA, o ECMWF está integrando cada vez mais técnicas de aprendizado de máquina em suas operações.
O Centro Meteorológico Europeu utiliza supercomputadores e simulações numéricas altamente detalhadas para gerar previsões com até 10 a 15 dias de antecedência, sendo amplamente utilizado por centros meteorológicos e pesquisadores.
O diferencial do ECMWF é sua abordagem colaborativa, integrando dados de observação globais (como satélites, boias e estações terrestres) e aplicando modelos matemáticos avançados para criar previsões consistentes e confiáveis. Com a adoção de IA, o ECMWF busca melhorar ainda mais sua precisão e reduzir os tempos de processamento.
Tendência crescente do uso da IA
O uso da inteligência artificial na previsão do tempo é uma tendência crescente A combinação de sistemas tradicionais de modelagem física, como o ECMWF, e inovações baseadas em IA, como o Panda, reflete o potencial transformador da tecnologia no campo da Meteorologia.
Enquanto os modelos tradicionais se baseiam em leis físicas e simulações numéricas, a IA consegue identificar padrões sutis em grandes volumes de dados, permitindo que ambos os métodos se complementem. Além disso, a IA está sendo aplicada em áreas como redução de incerteza, melhora na precisão de previsões em locais com poucos dados históricos e análise de extremos ao identificar eventos raros e intensos, como ciclones e tempestades severas.
Esses avanços mostram que a IA não só melhora a previsão do tempo, mas também permite a tomada de decisões mais informadas em diversas áreas. Em um cenário de mudanças climáticas, tecnologias como o Panda e a integração de IA no ECMWF são fundamentais para antecipar riscos e proteger vidas.
Tecnologia está disponível ao assinante da MetSul
Modelos de previsão do tempo baseados em inteligência artificial fazem cada vez mais parte da rotina operacional da MetSul Meteorologia. Os dados, por exemplo, foram muito úteis no prognóstico das enchentes de maio de 2024 no Rio Grande do Sul, relata a meteorologista e sócia da MetSul Estael Sias.
“O conjunto de dados que trabalhávamos de inteligência artificial contribuiu para dar suporte aos modelos tradicionais de previsão do tempo, nos oferecendo a segurança para alertar que o Rio Grande do Sul enfrentaria um desastre de grandes proporções e que a severidade do evento atingiria níveis que jamais vimos em precipitação em nossa região”, relata Estael.
Modelos de inteligência artificial que são usados pelos meteorologistas da MetSul e profissionais de previsão do tempo ao redor do mundo estão disponíveis comercialmente ao assinante da MetSul Meteorologia em nossa plataforma de dados por paywal. Basta clicar aqui para assinar e ter acesso aos dados por um preço muito acessível que oferece todo o pacote de dados dos modelos tradicionais e de IA.
São oferecidos, inicialmente, dois modelos previsão do tempo baseados em inteligência artificial ao assinante: Graphcast e o ECMWF AIFS.
O modelo GraphCast é uma inovação no campo da previsão meteorológica, combinando o poder das redes neurais para criar um sistema de previsão extremamente eficiente. Desenvolvido pela DeepMind da Google, o GraphCast utiliza técnicas avançadas de aprendizado de máquina e tem como objetivo fornecer previsões climáticas globais de alta qualidade, reduzindo o tempo necessário para gerar essas informações.
Ao invés de usar métodos tradicionais de simulação física, que dependem de equações matemáticas complexas para prever o comportamento atmosférico, o GraphCast aprende diretamente a partir de dados históricos e de observações em tempo real. Ele analisa padrões climáticos passados e os relaciona com condições futuras, criando previsões baseadas em probabilidades.
Já o ECMWF AIFS (Atmosphere Integrated Forecasting System) é uma das principais infraestruturas de modelagem e previsão atmosférica do mundo, desenvolvida pelo Centro Europeu de Previsão do Tempo a Médio Prazo (ECMWF).
Integra uma ampla gama de dados meteorológicos e climáticos, utilizando modelos numéricos avançados para fornecer previsões detalhadas, a qualidade do ar e os processos atmosféricos.
Com o avanço da tecnologia, o uso de Deep Learning (aprendizado profundo) tem se tornado uma ferramenta promissora dentro do ECMWF e sua infraestrutura AIFS. O Deep Learning, uma subárea do aprendizado de máquina baseada em redes neurais profundas, pode potencializar diversas etapas do sistema de previsão, oferecendo maior precisão e eficiência.
Autor: MetSul
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