IA melhora a previsão do tempo: Pesquisadores dobram a confiabilidade das previsões com 2 a 6 semanas de antecedência

As previsões meteorológicas atuais são relativamente fiáveis para períodos de até 10 dias. As temperaturas, a precipitação, o vento e o momento de ocorrência de padrões meteorológicos específicos podem frequentemente ser previstos com uma precisão razoável.

No entanto, os sistemas de previsão existentes têm dificuldades quando as previsões se estendem à escala subsazonal, aproximadamente entre duas e seis semanas de antecedência. Nesta fase, as previsões centram-se mais em probabilidades, anomalias de temperatura, padrões de precipitação e no aumento do risco de determinadas condições meteorológicas.

Previsões mais precisas poderiam trazer benefícios significativos, sobretudo para a agricultura. Os agricultores poderiam preparar-se melhor para períodos de seca ou de precipitação excessiva e ajustar em conformidade os seus planos de sementeira, irrigação, fertilização e colheita. Estas previsões também são importantes para a gestão de emergências e a preparação para catástrofes.

Investigadores do MIT estão a trabalhar para melhorar a precisão das previsões. Em vez de simplesmente treinarem um modelo de IA para fazer melhores previsões, utilizam a IA para identificar erros recorrentes ou sistemáticos nos modelos de previsão existentes que os seus criadores não tinham reconhecido anteriormente e, depois, corrigi-los. O estudo foi publicado na Nature.

Depois de aplicarem o seu modelo de aprendizagem automática ao modelo de referência entre os modelos de previsão existentes, os investigadores conseguiram duplicar a fiabilidade das previsões para o período de duas a seis semanas.

Também aplicaram a sua IA a modelos de previsão menos avançados, reduzindo significativamente a diferença de desempenho entre esses sistemas e o modelo líder. Os investigadores do MIT esperam implementar a técnica em todo o mundo, sobretudo em regiões onde os alertas precoces de catástrofes naturais são especialmente importantes.