Quando a tempestade tropical Melissa se agitava ao sul do Haiti, Philippe Papin, meteorologista do Centro Nacional de Furacões (NHC), tinha confiança de que ela estava prestes a se transformar em um furacão monstruoso.
Como principal meteorologista de plantão, ele previu que em apenas 24 horas a tempestade se tornaria um furacão de categoria 4 e começaria uma curva em direção à costa da Jamaica. Nenhum analista do NHC alguma vez emitiu uma previsão tão ousada de um rápido fortalecimento.
Mas Papin tinha um ás na manga: inteligência artificial na forma do novo modelo de furacão DeepMind do Google – lançado pela primeira vez em junho. E, como previsto, Melissa tornou-se uma tempestade de força surpreendente que devastou a Jamaica.
Os meteorologistas do NHC estão cada vez mais se apoiando no Google DeepMind. Na manhã de 25 de outubro, Papin explicou na sua discussão pública e nas redes sociais que o modelo do Google era a principal razão pela qual ele estava tão confiante: “Aproximadamente 40/50 membros do conjunto Google DeepMind mostram que Melissa se tornou uma Categoria 5. Embora eu ainda não esteja pronto para prever essa intensidade, dada a incerteza da pista, isso continua a ser uma possibilidade.
“Parece provável que ocorrerá um período de rápida intensificação à medida que a tempestade se move lentamente sobre as águas oceânicas muito quentes, que constituem o maior conteúdo de calor oceânico em toda a bacia do Atlântico.”
O Google DeepMind é o primeiro modelo de IA dedicado a furacões e agora o primeiro a vencer os meteorologistas tradicionais em seu próprio jogo. Através de todas as 13 tempestades no Atlântico até agora neste ano, o modelo do Google é o melhor – superando até mesmo os meteorologistas humanos nas previsões de trajetória.
Melissa finalmente atingiu a Jamaica com força de categoria 5, um dos mais fortes já documentados em quase dois séculos de manutenção de registros em toda a bacia do Atlântico. A ousada previsão de Papin provavelmente deu às pessoas na Jamaica mais tempo para se prepararem para o desastre, possivelmente salvando vidas e propriedades.
O Google DeepMind vem fazendo previsões meteorológicas há alguns anos, e o sistema de previsão pai do qual deriva o novo modelo de furacões também teve um desempenho espetacular no diagnóstico de padrões climáticos em grande escala no ano passado.
O modelo do Google funciona detectando padrões que os modelos meteorológicos tradicionais baseados na física, que consomem muito tempo, podem não perceber.
“Eles fazem isso muito mais rapidamente do que seus primos baseados na física, e o poder da computação é menos caro e demorado”, disse Michael Lowry, ex-previsor do NHC.
“O que esta temporada de furacões provou em pouco tempo é que os novos modelos meteorológicos de IA são competitivos e, em alguns casos, mais precisos do que os modelos meteorológicos mais lentos baseados na física em que tradicionalmente nos apoiamos”, disse Lowry.
Com certeza, o Google DeepMind é um exemplo de aprendizado de máquina – uma técnica que tem sido usada há anos em ciências com muitos dados, como a meteorologia – e não é uma IA generativa como o ChatGPT.
A aprendizagem automática recolhe montes de dados e extrai padrões deles de tal forma que o seu modelo demora apenas alguns minutos a encontrar uma resposta, e pode fazê-lo num computador de secretária – em forte contraste com os modelos emblemáticos que os governos têm usado durante décadas, que podem levar horas a funcionar e requerem alguns dos maiores supercomputadores do mundo.
Ainda assim, o facto de o modelo da Google poder superar tão rapidamente os modelos anteriores do padrão-ouro é simplesmente surpreendente para os meteorologistas que passaram as suas carreiras a tentar prever as tempestades mais fortes do mundo.
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“Estou impressionado”, disse James Franklin, meteorologista aposentado do NHC. “A amostra agora é grande o suficiente para ficar bastante claro que não se trata de um caso de sorte de iniciante.”
Franklin disse que, embora o Google DeepMind esteja superando todos os outros modelos na previsão da trajetória futura dos furacões em todo o mundo este ano, como muitos modelos de IA, ele ocasionalmente erra nas previsões de intensidade de ponta. Lutou contra o furacão Erin no início deste ano, uma vez que também estava a sofrer uma rápida intensificação para a categoria 5 a norte das Caraíbas. Também enfrentou dificuldades com o tufão Kalmaegi – que atingiu as Filipinas na segunda-feira.
Na próxima entressafra, Franklin disse que planeja conversar com o Google sobre como ele pode tornar os resultados do DeepMind ainda mais úteis para os meteorologistas, fornecendo dados adicionais que eles podem usar para avaliar exatamente por que está apresentando suas respostas.
“A única coisa que me incomoda é que, embora essas previsões pareçam muito, muito boas, o resultado do modelo é uma espécie de caixa preta”, disse Franklin.
Nunca houve uma empresa privada com fins lucrativos que tivesse produzido um modelo meteorológico de alto nível que permitisse aos investigadores uma espiada nos seus métodos – ao contrário de quase todos os outros modelos que são fornecidos gratuitamente ao público na sua totalidade pelos governos que os conceberam e mantêm. Embora o Google tenha disponibilizado publicamente a produção de alto nível do DeepMind em tempo real em um site dedicado, seus métodos ainda estão em grande parte ocultos.
O Google não está sozinho ao começar a usar IA para resolver problemas difíceis de previsão do tempo. Os governos dos EUA e da Europa também têm os seus próprios modelos meteorológicos de IA em desenvolvimento – que também demonstraram competências melhoradas em relação às versões anteriores sem IA.
Os próximos passos nas previsões meteorológicas da IA parecem ser as empresas iniciantes a atacarem problemas anteriormente difíceis de resolver, tais como perspectivas subsazonais e melhores avisos antecipados de surtos de tornados e inundações repentinas – e estão a receber financiamento do governo dos EUA para o fazer. Uma empresa, a WindBorne Systems, está mesmo a lançar os seus próprios balões meteorológicos para preencher as lacunas na rede de observação meteorológica dos EUA, que foi recentemente reduzida pela administração Trump.
