A Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) dos Estados Unidos lançou recentemente oficialmente uma nova geração de modelos de previsão meteorológica global baseados em inteligência artificial, alegando obter previsões meteorológicas mais rápidas e precisas, ao mesmo tempo que reduz significativamente o consumo de energia computacional. Isto marca um grande salto no sistema de previsão meteorológica dos EUA, de modelos físicos tradicionais para sistemas de IA baseados em dados. A NOAA disse que a tecnologia foi colocada em operação na manhã de quarta-feira e foi um passo importante em seus esforços para modernizar o sistema de previsão meteorológica dos EUA.

Estes modelos de IA foram desenvolvidos e implementados pelo Centro de Previsões Ambientais da NOAA em colaboração com o Serviço Meteorológico Nacional e estão posicionados para complementar, e não substituir, os modelos de previsão numérica existentes. A porta-voz do Serviço Meteorológico Nacional, Erica Grow Cei, disse à mídia que parte dos dados de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina atualmente em execução vem de modelos numéricos tradicionais que ainda estão em uso, e aqueles modelos que dependem de equações físicas complexas ainda são uma das fontes de informação importantes para o treinamento de IA.

Durante muito tempo, a principal ferramenta de previsão da NOAA foi o Global Forecast System (GFS). Este modelo físico básico simula o comportamento atmosférico por meio de equações matemáticas e gera dados sobre múltiplos elementos, como temperatura, velocidade do vento, precipitação, ozônio e umidade do solo. É composto por vários subsistemas, como superfície terrestre, oceano e atmosfera. Colabora para formar um todo. A fim de mitigar o viés sistemático do GFS, a NOAA também construiu anteriormente o "Global Ensemble Forecast System" (GEFS) para cobrir a incerteza de diferentes cenários climáticos através de múltiplas simulações.

Daryl Kleist, vice-diretor do Centro de Previsão Ambiental da NOAA, disse que a nova geração de modelos de IA é treinada com base nos dados acumulados por esses modelos tradicionais ao longo dos anos. Ele ressaltou que a melhoria significativa nas habilidades de previsão desses modelos de IA se deve em grande parte aos dados de "campo analítico" usados ​​em seu treinamento, e esses dados analíticos são derivados principalmente da antiga estrutura do modelo numérico.

Em termos de requisitos de potência computacional, a NOAA estima que o novo sistema de IA pode reduzir o uso de recursos computacionais em 91% a 99% em comparação com os modelos de previsão tradicionais, reduzindo significativamente a dependência das previsões de negócios em tempo real em clusters de supercomputação. Ao mesmo tempo, espera-se que estes modelos estendam o tempo efetivo de previsão em 18 a 24 horas, mantendo ou melhorando a precisão. Kleist lembrou ainda que o consumo de energia calculado aqui é o consumo de energia durante a fase de execução do modelo, e não inclui o grande investimento energético necessário para o próprio treinamento inicial de IA.

O sistema de previsão de IA lançado desta vez consiste em três modelos principais. O primeiro é o Sistema Global de Previsão de Inteligência Artificial (AIGFS), que as autoridades descrevem como um novo modelo global que utiliza tecnologia de IA para gerar previsões meteorológicas de forma mais rápida e eficiente. De acordo com dados fornecidos pela NOAA, o AIGFS requer apenas cerca de 0,3% dos recursos computacionais do GFS tradicional para completar uma previsão global de 16 dias, e o tempo de execução é de cerca de 40 minutos, o que significa que os previsores operacionais podem obter orientação numérica atualizada mais cedo.

O segundo modelo é o "Sistema de Previsão de Conjunto Global de Inteligência Artificial" (AIGEFS), que introduz ideias de conjunto com base no AIGFS. Já não fornece apenas um único resultado determinístico, mas gera uma série de caminhos de evolução possíveis para quantificar a incerteza nas previsões meteorológicas. O terceiro modelo "Hybrid-GEFS" integra a nova tecnologia de IA com o sistema de conjunto GEFS existente da NOAA, com o objetivo de usar ainda mais a IA para otimizar a representação da incerteza e a precisão das previsões, mantendo as vantagens do sistema de conjunto tradicional.

A NOAA enfatizou que esta série de modelos de IA ainda está em fase de iteração contínua, e a equipe de pesquisa científica está se concentrando em melhorar seu desempenho em previsões meteorológicas de alto impacto, como furacões, e em melhorar ainda mais a gama de cenários possíveis fornecidos pelo sistema conjunto. A agência acredita que, à medida que estes modelos continuam a melhorar, espera-se que a IA desempenhe um papel de apoio cada vez mais crítico em futuros alertas meteorológicos extremos e previsões de médio e longo prazo.