Microsoft promete revolucionar previsões climáticas; saiba como

As previsões climáticas ganharam, nos últimos anos, cada vez mais destaque e importância por várias razões, incluindo as mudanças no clima terrestre. Além disso, a tecnologia que gere os sistemas de previsão melhoram a cada dia, prevendo bem antes fenômenos naturais.

Só que, mesmo assim, a natureza não é completamente previsível. Um exemplo é a tempestade Ciarán, que atingiu o noroeste da Europa em novembro passado, considerado evento meteorológico raro. Sua força pegou muitas pessoas desprevenidas e mostrou como ainda temos que melhorar nossos sistemas preditivos.

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É aí que a Microsoft entra. Nesta segunda-feira (3), a gigante dos softwares anunciou o Aurora, modelo de base de inteligência artificial (IA) que promete extrair conhecimentos primordiais de grandes quantidades de dados atmosféricos.

Em publicação em seu blog, a Microsoft alega que o Aurora traz nova abordagem às previsões meteorológicas “que poderá transformar nossa capacidade de prever e mitigar os impactos de eventos extremos”, incluindo eventos raros e devastadores, como o Ciarán.

Aurora é capaz de operar com regiões que possuem dados escassos (Imagem: Aree_S/Shutterstock)

Como funciona o Microsoft Aurora, sistema de previsões climáticas?

Segundo a Microsoft, o Aurora se destaca por ter sido treinado com mais de um milhão de horas de diversas simulações meteorológicas e climáticas;

Isso lhe confere maior compreensão da dinâmica atmosférica de nosso planeta;

Sendo assim, o modelo de IA da Microsoft consegue realizar várias tarefas de previsão, inclusive em regiões com poucos dados ou cenários climáticos extremos, aponta a Microsoft;

O Aurora opera em alta resolução espacial de 0,1º (cerca de 11 km no equador);

Com tal precisão, o modelo capta detalhes intrincados de processos atmosféricos, “fornecendo previsões operacionais mais precisas do que nunca”;

A Microsoft também afirma que o Aurora custa “uma fração” do custo computacional da previsão numérica tradicional de sistemas de tempo atuais;

É estimado que o novo modelo de previsão climática trará, em relação ao Sistema Integrado de Previsão (IFS, na sigla em inglês), aceleração computacional de aproximadamente cinco mil vezes.

A Microsoft garante que o Aurora pode prever diversas variáveis atmosféricas, desde temperatura e velocidade do vento, a níveis de poluição do ar e concentrações de gases do efeito estufa.

Os codificadores e decodificadores que equipam o modelo permitem o processamento e previsão de diversas variáveis atmosférica em todo o espaço e níveis de pressão.

O treinamento realizado com o Aurora permitirá ao sistema capturar padrões e estruturas intrincadas na atmosfera.

Um exemplo reforçado pela Microsoft sobre sua versatilidade de tarefas específicas que o Aurora pode fazer é a possibilidade de prever níveis de poluição atmosférica.

Para isso, ele usa dados do Serviço de Monitorização da Atmosfera Copernicus (CAMS, na sigla em inglês), algo complicado por conta da complexa interação da química atmosférica, padrões climáticos e atividades humanas, além da natureza altamente heterogênea dos dados CAMS.

Os mecanismos de atenção e arquitetura de codificador-decodificador que equipam o Aurora permitem que ele processe e aprenda com tais dados, de modo que ele capture as características únicas dos poluentes atmosféricos, bem como suas relações com variáveis meteorológicas, informa a Microsoft.

Assim, o novo sistema de previsão climática com IA da Microsoft consegue prever a poluição atmosférica global nos cinco dias seguintes com resolução espacial de 0,4º, o que supera, em 74%, simulações de química atmosférica de última geração.

Gigante dos softwares fez análise com outros dois sistemas e trouxe dados mostrando melhor desempenho do Aurora (Imagem: Rodrigo Mozelli [gerado com IA]/Olhar Digital)

As implicações do Aurora vão muito além da previsão atmosférica. Ao demonstrar o poder dos modelos básicos nas ciências da Terra, esta pesquisa abre caminho para o desenvolvimento de modelos abrangentes que abrangem todo o sistema terrestre.

A capacidade dos modelos básicos de se destacarem em tarefas posteriores com dados escassos poderia democratizar o acesso a informações meteorológicas e climáticas precisas em regiões com dados escassos, como o mundo em desenvolvimento e as regiões polares.

Isto poderá ter impactos de longo alcance em setores, como agricultura, transportes, captação de energia e preparação para catástrofes, permitindo que as comunidades se adaptem melhor aos desafios colocados pelas alterações climáticas.

Microsoft, em publicação anunciando o Aurora

Comparando o Aurora a outros sistemas de previsão meteorológica

Para provar a eficácia de seu novo sistema, a Microsoft o comparou com o GraphCast (considerado o modelo de IA mais habilidoso, contendo resolução de 0,25º e prazos de entrega de até cinco dias) e o IFS HRES (padrão-ouro em previsão numérica do tempo).

De acordo com a gigante do Vale do Silício, a comparação apontou que o Aurora tem desempenho superior aos modelos analisados quando medido em relação a análises, observações de estações meteorológicas e valores extremos.

(a) Scorecard versus GraphCast com resolução de 0,25 graus; (b) Raiz do erro quadrático médio (RMSE) e erro médio absoluto (MAE) para Aurora, GraphCast e IFS-HRES conforme medido por estações meteorológicas globais durante 2022 para velocidade do vento (dois painéis à esquerda) e temperatura da superfície (dois painéis à direita); (c) RMSE com limite para Aurora, GraphCast e IFS-HRES normalizado pelo desempenho do IFS-HRES; em cada gráfico, os valores à direita da linha central são RMSEs cumulativos para metas encontradas acima do limite, e os valores à esquerda representam valores-alvo abaixo do limite (Imagem: Microsoft)

Na imagem acima, que demonstra o comparativo feito pela Microsoft, o Aurora supera o GraphCast operacional na grande maioria dos alvos. Na primeira imagem, o Aurora iguala ou supera GraphCast em 94% dos alvos.

O sistema da Microsoft obtém os maiores ganhos (40%) em relação ao GraphCast na alta atmosfera, “onde o desempenho do GraphCast é conhecido por ser ruim”, alega a empresa. Grandes melhorias de até 10% a 15% são observadas em prazos de entrega curtos e longos.

Os dois modelos estão mais próximos um do outro na baixa atmosfera no prazo de dois a três dias, que corresponde ao prazo em que o GraphCast foi ajustado para implementação. Ao mesmo tempo, o GraphCast apresenta desempenho ligeiramente melhor até cinco dias e na maioria dos níveis de umidade específica (Q).

À medida que o campo da previsão ambiental baseada em IA evolui, esperamos que o Aurora sirva como modelo para futuras pesquisas e desenvolvimento. O estudo destaca a importância de diversos dados de pré-treinamento, dimensionamento de modelos e arquiteturas flexíveis na construção de modelos básicos poderosos para as ciências da Terra.

Com avanços contínuos nos recursos computacionais e na disponibilidade de dados, podemos imaginar um futuro onde modelos básicos, como o Aurora, se tornarão a espinha dorsal dos sistemas operacionais de previsão do tempo e do clima, fornecendo insights oportunos, precisos e acionáveis ​​aos tomadores de decisão e ao público em todo o mundo.

Microsoft, em publicação anunciando o Aurora

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