Embora ferramentas de IA generativa que, na maioria das vezes, se resumem a geradores de conteúdo sem qualidade atraiam a maior parte da atenção no espaço da inteligência artificial, ocasionalmente existem algumas aplicações realmente úteis da tecnologia, como o uso de modelos de clima por parte do Google DeepMind para prever ciclones. A ferramenta experimental, lançada no início deste ano, conseguiu fornecer uma modelagem precisa do Furacão Erin enquanto ele começava a ganhar força no Oceano Atlântico no início deste mês.
Como relatado pela Ars Technica, o Furacão Erin — que atingiu a categoria 5 e causou alguns danos na ilha de Bermuda, em partes do Caribe e na Costa Leste dos Estados Unidos — forneceu ao Laboratório de Clima do Google DeepMind o primeiro teste real de suas capacidades.
De acordo com James Franklin, ex-chefe da unidade de especialistas em furacões do Centro Nacional de Furacões, o modelo se saiu muito bem, superando o modelo oficial do Centro Nacional de Furacões e superando vários outros modelos baseados em física durante as primeiras 72 horas de modelagem. Ele acabou caindo um pouco à medida que o esforço de previsão se prolongou, mas ainda assim superou o modelo de consenso ao longo da previsão de cinco dias.
Embora o modelo do Google tenha sido impressionantemente preciso nos primeiros dias de modelagem, são os últimos dias que são mais importantes para os especialistas, segundo a Ars Technica, pois os dias três a cinco do modelo são aqueles em que os oficiais contam para tomar decisões sobre chamadas para evacuação e outros esforços preparatórios. Ainda assim, parece haver alguma promessa na possibilidade de modelagem de clima impulsionada por IA — embora o tamanho da amostra aqui seja bastante pequeno.
A maioria das técnicas de modelagem que atualmente são consideradas padrão para previsão de tempestades utiliza motores de previsão baseados em física, que essencialmente tentam recriar as condições da atmosfera levando em conta fatores como umidade, pressão do ar e mudanças de temperatura para simular como uma tempestade pode se comportar. O modelo do Google, por outro lado, extrai de uma enorme quantidade de dados nos quais foi treinado, incluindo um “conjunto de dados de reanálise que reconstrói o clima passado em toda a Terra a partir de milhões de observações, e um banco de dados especializado contendo informações-chave sobre a trajetória, intensidade, tamanho e raios de vento de quase 5.000 ciclones observados nos últimos 45 anos.”
De acordo com o Google, ele testou seu modelo em tempestades de 2023 e 2024 e descobriu que sua previsão de cinco dias conseguiu prever o caminho de uma tempestade com mais precisão do que a maioria dos outros modelos, chegando a cerca de 140 km ou 90 milhas mais perto da localização final do ciclone do que o modelo de conjunto do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, que é considerado o modelo mais preciso disponível. Agora, ele pode apontar para uma tempestade que acompanhou em tempo real como prova de conceito, embora não haja razão para pensar que ferramentas de IA como essa vão substituir completamente as outras abordagens neste estágio.