A IA GenCast do Google pode fazer previsões meteorológicas rápidas e precisas

O Google lançou um modelo de IA de previsão do tempo que pode prever o tempo com mais rapidez e precisão do que o principal sistema operacional, o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF), com até 15 dias de antecedência.

Em um artigo publicado no site https://www.nature.com/articles/s41586-024-08252-9 na revista científica Nature, o Google argumenta que os modelos de previsão atuais se baseiam em sistemas de previsão numérica do tempo (NWP) que simulam e "resolvem aproximadamente as equações que modelam a dinâmica atmosférica"

Embora esses sistemas forneçam uma estimativa decente dos cenários em desenvolvimento, cada simulação deve ser executada individualmente, obrigando as agências meteorológicas a executar várias simulações para cada cenário possível. O sistema também é "propenso a erros" e "de execução lenta", o que o torna demorado para os engenheiros.

O GenCast pode gerar "previsões globais de 15 dias" que são mais precisas. Também leva 8 minutos para criar uma única previsão de 15 dias, e várias "previsões podem ser geradas em paralelo"

Em contraste com o último modelo de previsão do Google, que só podia fazer uma "única e melhor estimativa do tempo futuro", o GenCast pode processar 50 ou mais previsões ao mesmo tempo. O Google treinou o GenCast com quatro décadas de dados meteorológicos do arquivo ERA5 do ECMWF. A empresa afirma que o modelo foi alimentado com padrões climáticos com resolução de 0,25°, uma medida da resolução espacial em vários conjuntos de dados. O modelo foi treinado com dados meteorológicos históricos até 2018.

O GenCast provou ser 97,2% mais preciso do que os sistemas do ECMWF e "99,8% em tempos de espera superiores a 36 horas", quando testado em dados de 2019.