Aprendizado de Máquina Pode Melhorar Alertas de Clima Extremo
Previsões de Clima Mais Precisas com a Ajuda da Inteligência Artificial
Combater o Impacto de Eventos Extremos
A capacidade de prever eventos climáticos extremos com antecedência significativa é crucial para a segurança e o bem-estar das comunidades. A onda de calor recorde que atingiu o noroeste do Pacífico dos EUA e o sudoeste do Canadá em junho de 2021, com temperaturas atingindo 43°C (109°F) em Portland, Oregon, serve como um lembrete assustador dos impactos devastadores que esses eventos podem ter. A boa notícia é que novos métodos de previsão do tempo baseados em aprendizado de máquina podem ajudar a prever esses eventos com mais precisão e antecedência.
Desafios na Previsão do Tempo
As previsões meteorológicas tradicionais, baseadas em modelos adjuntos, enfrentam limitações inerentes. Os modelos adjuntos são usados para determinar a sensibilidade de uma previsão a imprecisões nas condições iniciais. Eles permitem que os meteorologistas compreendam como pequenas mudanças na temperatura ou na umidade atmosférica, por exemplo, podem afetar a precisão das condições previstas para alguns dias depois. No entanto, esses modelos exigem recursos computacionais e financeiros consideráveis e só conseguem medir essas sensibilidades até 5 dias de antecedência.
Uma Abordagem de Aprendizado Profundo Promissora
Uma equipe de pesquisadores explorou o potencial de uma abordagem de aprendizado profundo para superar esses desafios. Eles testaram se uma técnica de aprendizado profundo poderia fornecer uma maneira mais fácil e precisa de determinar o conjunto ideal de condições iniciais para uma previsão de 10 dias. Os resultados foram promissores.
Resultados Significativos
Utilizando dois modelos de previsão diferentes, o GraphCast (desenvolvido pelo Google DeepMind) e o Pangu-Weather (desenvolvido pela Huawei Cloud), os pesquisadores descobriram que o uso do aprendizado profundo para identificar condições iniciais ótimas resultou em uma redução de aproximadamente 94% nos erros de previsão de 10 dias no modelo GraphCast. Resultados semelhantes foram observados no modelo Pangu-Weather. Essa nova abordagem demonstrou ser capaz de melhorar as previsões até 23 dias de antecedência.
Benefícios Potenciais
Essas descobertas têm implicações significativas para a melhoria dos sistemas de alerta de clima extremo. Com previsões mais precisas e um tempo de antecedência maior, as comunidades podem se preparar melhor para eventos extremos como ondas de calor, tempestades e inundações. Isso pode incluir medidas como a implementação de planos de resposta de emergência, a proteção de infraestruturas críticas e a comunicação oportuna de informações vitais para a população.
O Futuro do Clima Extremo e do Aprendizado de Máquina
A pesquisa em aprendizado de máquina para previsão do tempo está em constante evolução. A capacidade de usar dados e algoritmos avançados para melhorar a previsão de eventos climáticos extremos oferece esperança para um futuro mais seguro e resiliente.
É crucial investir em pesquisas e desenvolvimento contínuos nessa área, a fim de maximizar o potencial do aprendizado de máquina para proteger vidas e propriedades.
Para obter mais informações sobre essa pesquisa, consulte a publicação original em Geophysical Research Letters: https://doi.org/10.1029/2024GL110651
Fonte da Notícia: https://eos.org/research-spotlights/machine-learning-could-improve-extreme-weather-warnings
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