Com abordagem híbrida, IA aprende a prever eventos climáticos extremos

“Acreditamos que este seja o caminho a seguir”, disse Pedram Hassanzadeh, físico climático da Universidade de Chicago, em Illinois, que participa de vários dos estudos iniciais.

Pesquisadores, Hassanzadeh e Qiang Sun, cientista atmosférico da Universidade de Chicago, analisaram as chuvas sem precedentes que atingiram Dubai em abril de 2024, quando o equivalente a mais de um ano de chuva caiu em um único dia, com dois modelos de IA.

Segundo eles, o GraphCast, do Google DeepMind, teria previsto o evento com precisão oito dias antes de sua ocorrência. Porém, ao analisar os ciclones tropicais, as coisas não saíram tão bem. O modelo FourCastNet, desenvolvido pela NVIDIA, teve dificuldades em prever esses fenômenos quando não tinha tempestades extremas em seu conjunto de treinamento.

Ainda assim, os cientistas não desistiram. Eles relataram que a ferramenta parecia ser capaz de aprender com tempestades que ocorreram em uma bacia oceânica, como o Atlântico, e aplicar esse aprendizado a outras bacias oceânicas, como o Pacífico. Dessa forma, ela poderia aprimorar suas previsões regionais traduzindo informações para diferentes partes do globo.

Em pesquisas mais recentes, cientistas adotaram o modelo de IA Pangu-Weather, da Huawei Cloud e, de acordo com a Nature, o combinaram com um modelo climático global baseado em princípios físicos e um método matemático para analisar as estatísticas de eventos raros, a fim de verificar se seria possível prever ondas de calor em latitudes médias.

Essa abordagem híbrida conseguiu prever a probabilidade de ondas de calor extremas atingirem Chicago, nos Estados Unidos, ou a França muito mais rapidamente do que o modelo climático sozinho.

"Neste primeiro teste de prova de conceito, funcionou muito bem", disse o líder do projeto Alexander Wikner, da Universidade de Chicago.

Mas ainda há trabalho a ser feito. Wikner adiantou que os próximos passos incluirão testar a abordagem usando modelos climáticos mais sofisticados e de última geração “para que seja possível fazer afirmações sobre os impactos potenciais de diferentes cenários de mudança climática, algo que realmente não era possível fazer até agora, porque as estimativas são muito incertas”.