A GenCast, inteligência artificial do Google para meteorologia, tem se mostrado como uma das ferramentas mais eficazes para previsão do tempo. A ferramenta, lançada em dezembro, foi abastecida com dados de quatro décadas do clima e tempo. A partir disso, a ferramenta utiliza ferramentas generativas para prever a próxima condição meteorológica provável a partir dos dados históricos.

Durante os testes, o GenCast gerou previsões mais precisas do que o Ensemble Forecast, considerando o melhor sistema atual, em 97% das vezes. Condições climáticas extremas, como ventos e ciclones tropicais, também foram detectadas com melhor desempenho pela ferramenta.

Além de beneficiar a população em geral, acredita-se que a ferramenta pode ser utilizada também no mercado de energia, aumentando a eficiência da energia eólica a partir da previsão sobre os ventos. Para governos, as previsões sobre fenômenos extremos devem também auxiliar no planejamento contra desastres climáticos e naturais.

Previsão do tempo mais precisa

O Google não foi a única empresa de tecnologia a apostar nas previsões meteorológicas como novo mercado. A Nvidia, em 2022, lançou o FourCastNet, seguida pela Huawei em 2023, com o lançamento da Pangu-Weather.

Enquanto os sistemas usando provisões determinísticas – que apenas informam o fenômeno que deve acontecer, como temperaturas altas ou chuva --, o GenCast usa a probabilidade dos eventos, como “70% de chance de chuva”.

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Em entrevista ao MT Technology Review, o pesquisador do Google e criador do GenCast, Ilan Price, conta que no futuro espera testar modelos com utilizem dados observacionais, ao invés de ferramentas que precisem ser abastecidas com a análise de dados.

Para ele, mesclar o trabalho de meteorologistas com a inteligência artificial é um caminho ideal: nesse formato, os especialistas podem analisar e inserir dados adicionais na inteligência artificial quando não confiam em uma determinada previsão.

Aaron Hill, professor da Escola de Meteorologia da Universidade de Oklahoma, concorda. Para ele, o trabalho do ser humano é subestimado quando discutimos a previsão por IA, uma vez que o humano tem um papel em reunir as informações necessárias. “Os meteorologistas analisam muito mais informações e podem destilar isso para gerar previsões melhores”, explica.