Na preparação para a tempestade de inverno que atualmente atinge grande parte dos EUA, as previsões meteorológicas para algumas regiões estavam em todo o mapa, com as previsões de queda de neve variando enormemente.
A Nvidia não poderia ter cronometrado melhor o lançamento de seus novos modelos de previsão do tempo para a Terra-2. Ou, dada a precisão que a empresa afirma que os novos modelos são, talvez ela soubesse algo que nós não sabíamos?
Os novos modelos de IA prometem tornar a previsão do tempo mais rápida e precisa. A Nvidia afirma que um modelo em particular, Earth-2 Medium Range, supera o modelo meteorológico de IA do Google DeepMind, GenCast, em mais de 70 variáveis. O GenCast, lançado pelo Google em dezembro de 2024, era significativamente mais preciso do que os modelos meteorológicos existentes, capazes de gerar previsões com até 15 dias de antecedência.
A Nvidia anunciou as novas ferramentas na segunda-feira na reunião da American Meteorological Society em Houston.
“Filosoficamente e cientificamente, é um retorno à simplicidade”, disse Mike Pritchard, diretor de simulação climática da Nvidia, aos repórteres em uma teleconferência antes da reunião. “Estamos nos afastando das arquiteturas de IA de nicho personalizadas e nos inclinando para o futuro de arquiteturas transformadoras simples e escaláveis.”
Tradicionalmente, a maioria das previsões meteorológicas baseia-se em simulações da física observada no mundo real. Os modelos de IA são uma adição relativamente recente. O modelo Earth-2 Medium Range é baseado em uma nova arquitetura Nvidia chamada Atlas, sobre a qual a empresa disse que divulgaria mais detalhes na segunda-feira.
Juntamente com o Medium Range, o pacote Earth-2 da Nvidia inclui um modelo Nowcasting e um modelo Global Data Assimilation.
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São Francisco
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13 a 15 de outubro de 2026
O Nowcasting produz previsões de curto prazo de zero a seis horas no futuro e tem como objetivo ajudar os meteorologistas a prever os impactos de tempestades e outras condições meteorológicas perigosas.
“Como este modelo é treinado diretamente em observações de satélites geoestacionários disponíveis globalmente, em vez de resultados de modelos físicos específicos da região, a abordagem do Nowcasting pode ser adaptada em qualquer lugar do planeta com boa cobertura de satélite”, disse Pritchard. Isso deverá ajudar os governos dos estados e dos países mais pequenos a compreender como os sistemas climáticos severos podem afectar os seus territórios.
O modelo de Assimilação Global de Dados utiliza dados de fontes como estações meteorológicas e balões para produzir instantâneos contínuos das condições meteorológicas em milhares de locais ao redor do mundo. Esses instantâneos são então usados como pontos de partida para modelos meteorológicos fazerem suas previsões.
Tradicionalmente, esses instantâneos exigiam enormes quantidades de poder computacional antes que o trabalho de previsão pudesse começar. “Ele consome cerca de 50% da carga total de supercomputação das previsões meteorológicas tradicionais”, disse Pritchard. “Este modelo pode fazer isso em minutos em GPUs, em vez de horas em supercomputadores.”
Os três novos modelos unem dois modelos existentes: CorrDiff, que usa previsões de granulação grossa para gerar previsões rápidas e de alta resolução, e FourCastNet3, que modela variáveis climáticas individuais, como temperatura, vento e umidade.
Pritchard disse que os novos modelos devem dar a mais utilizadores acesso a poderosas ferramentas de previsão do tempo, que têm sido historicamente domínio de países mais ricos e de grandes corporações, que têm fundos para pagar pelo dispendioso tempo de supercomputador.
“Isto fornece os blocos de construção fundamentais utilizados por todos no ecossistema – serviços meteorológicos nacionais, empresas de serviços financeiros, empresas de energia – qualquer pessoa que queira construir e refinar modelos de previsão meteorológica”, disse Pritchard. Algumas das ferramentas já estão em uso. Meteorologistas em Israel e Taiwan têm usado o Earth-2 CorrDiff, por exemplo, enquanto a The Weather Company e a Total Energies estão avaliando o Nowcasting, disse a Nvidia.
“Para alguns usuários, faz sentido assinar um sistema empresarial centralizado de previsão do tempo. Mas para outros, como países, a soberania é importante”, disse Pritchard. “O clima é uma questão de segurança nacional e a soberania e o clima são inseparáveis.”
