Atualizado 23 de maio de 2025 por Sergio A. Loiola
A Microsoft desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) que supera os métodos atuais de previsão no rastreamento da qualidade do ar, padrões climáticos e tempestades tropicais relacionadas ao clima.
Denominado de Aurora, o novo sistema, ainda não comercializado, gerou previsões meteorológicas de 10 dias e previu trajetórias de furacões com mais precisão e rapidez do que a previsão tradicional, e custos centenas de vezes mais baixos.
As pesquisas foram publicadas na Revista Nature.
“Pela primeira vez, um sistema de IA pode superar todos os centros operacionais de previsão de furacões”, disse o autor sênior Paris Perdikaris, professor associado de engenharia mecânica na Universidade da Pensilvânia.
Treinado apenas com dados históricos, o Aurora foi capaz de prever corretamente todos os furacões em 2023 com mais precisão do que centros de previsão operacionais, como o Centro Nacional de Furacões dos EUA.
Os modelos tradicionais de previsão do tempo são projetados com base em princípios físicos básicos – como conservação de massa, momento e energia – e exigem grande poder computacional.
Alem de mais precisos, Os custos computacionais do Aurora foram centenas de vezes menores, disse o estudo.
b , o Aurora é um Swin Transformer 19 3D flexível com codificadores e decodificadores atmosféricos baseados em Perceptor 3D . O modelo é capaz de ingerir entradas com diferentes resoluções espaciais, números de níveis de pressão e variáveis. Quadro do artigo
Os resultados experimentais seguem os passos do modelo de IA Pangu-Weather desenvolvido e revelado pela gigante tecnológica chinesa Huawei em 2023.
Isso significa uma mudança de paradigma na forma como as principais agências meteorológicas do mundo preveem o clima e eventos extremos potencialmente mortais agravados pelo aquecimento global.
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IA está inaugurando uma nova era na ciência dos sistemas aéreos
“Acredito que estamos no início de uma era de transformação na ciência dos sistemas aéreos”, disse Perdikaris em uma apresentação em vídeo distribuída pela Nature .
“Nos próximos cinco a 10 anos, o Santo Graal será como construir sistemas que possam trabalhar diretamente com observações de fontes de sensoriamento remoto, como satélites e estações meteorológicas, para gerar previsões em alta resolução em qualquer lugar que quisermos.”
De acordo com seus projetistas, o Aurora é o primeiro modelo de IA a superar consistentemente sete centros de previsão na previsão da trajetória de cinco dias de ciclones devastadores.
Em sua simulação, por exemplo, a Aurora previu corretamente com quatro dias de antecedência onde e quando o Doksuri atingiria as Filipinas, o tufão mais custoso já registrado no Pacífico.
As previsões oficiais da época, em 2023, indicavam que ele seguiria para o norte de Taiwan.
O modelo de IA da Microsoft também superou o modelo do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF) em 92% dos casos para previsões globais de 10 dias, em uma escala de aproximadamente 10 quilômetros quadrados (3,86 milhas quadradas).
O ECMWF, que fornece previsões para 35 países europeus, é considerado a referência global em precisão climática.
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Outras empresas como Huawei e Google desenvolvem sistemas similares
Em dezembro, o Google anunciou que seu modelo GenCast superou a precisão do centro europeu em mais de 97% dos 1.320 desastres climáticos registrados em 2019.
Esses desempenhos promissores, todos experimentais e baseados em eventos observados, estão sendo examinados de perto por agências meteorológicas.
Vários, incluindo a Meteo-France, estão desenvolvendo seus próprios modelos de aprendizado de IA junto com os modelos digitais tradicionais.
“Isso é algo que levamos muito a sério”, disse Florence Rabier, diretora geral do ECMWF, à AFP.
Seu primeiro “modelo de aprendizagem”, disponibilizado aos estados-membros em fevereiro, é “cerca de 1.000 vezes mais barato em termos de tempo de computação do que o modelo físico tradicional”, acrescentou.
Embora opere com uma resolução menor (30 km²) do que Aurora, o modelo ECMWF já está operacional.
Novo paradigma com IA tem baixo custo, precisão e velocidade na previsão
Conforme relatou os pesquisadores da Microsoft, a previsão confiável do sistema terrestre é essencial para mitigar desastres naturais e apoiar o progresso humano. Modelos numéricos tradicionais, embora poderosos, são extremamente caros computacionalmente.
Avanços recentes em inteligência artificial (IA) têm se mostrado promissores na melhoria do desempenho e da eficiência preditiva,mas seu potencial permanece pouco explorado em muitos domínios do sistema terrestre.
Nesse sentido, o Aurora, um modelo de base em larga escala treinado em mais de um milhão de horas de dados geofísicos superou as previsões operacionais na previsão da qualidade do ar, ondas oceânicas, trajetórias de ciclones tropicais e clima de alta resolução.
Alem disso, o modelo Aurora fez tudo com um custo computacional de ordens de magnitude menor.
Com a capacidade de ser ajustado para diversas aplicações a um custo modesto, o Aurora representa um passo notável em direção à democratização de previsões precisas e eficientes do sistema terrestre.
Esses resultados destacam o potencial transformador da IA na previsão ambiental e abrem caminho para uma acessibilidade mais ampla a informações climáticas e meteorológicas de alta qualidade.
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É Livre a reprodução de matérias mediante a citação do título do texto com link apontando para este texto. Crédito do site Nature & Space
IA SUPEROU PREVISÃO CLIMÁTICA DE CENTROS GLOBAIS DE CLIMA
Bibliografia
Revista Nature
A Baseline Model for the Earth System
Science Alert
New AI weather forecasting tool outperforms global forecast centers
