Quando vai chover aqui? IA do Google está perto de dar resposta exata
Imagem: Ronaldo Silva/ Estadão Conteúdo
Dá para descobrir em que momento exato e onde irá chover? Estamos cada vez mais perto da resposta ser sim. E o motivo é uma tecnologia que já tem nome e sobrenome: DGMR, a inteligência artificial da empresa DeepMind, que pertence ao Google. Com sede em Londres, no Reino Unido, ela está se aprofundando em um dos problemas mais difíceis de desvendar da ciência.
A situação é mais ou menos assim: o grupo desenvolveu a ferramenta DGMR (sigla para modelo gerador profundo de chuva, em tradução livre) que, durante os próximos 90 minutos, pode precisar com exatidão a probabilidade de chuva em algum lugar. Detalhes foram apresentados em artigo da revista Nature.
Especialistas já julgam essas previsões feitas pelo serviço como melhores em, por exemplo, localização, extensão, intensidade da chuva e até movimento.
A precisão da previsão foi de 89%, numa comparação cega com outros aparelhos já existentes no mercado.
Essa exatidão é fundamental para eventos ao ar livre. Ela poderia ser usada em aeroportos e para planejar e orientar voos. Também seria importante para os serviços de emergência, por exemplo. Governos locais poderiam atuar na prevenção contra destruições provocadas até mesmo pelas chuvas.
A previsão de chuva é algo que os cientistas tentam há tempos descobrir com precisão absoluta. As técnicas existentes atualmente usam simulações com base em contas de física dos computadores, olhando para a atmosfera. Isso ajuda bastante em casos há longo prazo (para os próximos dias, por exemplo), porém não trazem algo certeiro em horas ou minutos de precisão.
Em entrevista para a Technology Review, o chefe de operações de um centro de previsão de tempo nos EUA, Greg Carbin, disse que "a previsão da precipitação continua sendo um desafio substancial para os meteorologistas".
O trabalho realizado pela DeepMind ainda está em fase de testes. A DeepMind tem trabalho diretamente com o governo do Reino Unido pelo serviço meteorológico, o Met Office.
A DeepMind treinou a IA com dados de radar. Muitos países divulgam as mediações instantâneas de movimento das nuvens e outras informações. Assim, foi feito uma junção para detectar padrões. Criou-se, então, um vídeo em stop-motion atualizado. Dessa maneira, a DGMR aprendeu a gerar radares "falsos", mas que trazem medições verdadeiras.
Niall Robinson, chefe de parcerias e inovação de produto do Met Office, diz que, apesar de tudo, as previsões podem se apresentar como boas ou ruins de formas diferentes.
"Os algoritmos de aprendizado de máquina geralmente tentam e otimizam para uma medida simples de quão boa é sua previsão", afirma em entrevista a Technology Review.
"Talvez uma previsão obtenha precipitação no local certo, mas na intensidade errada, ou outra traga a combinação certa de intensidades, mas nos locais errados, e assim por diante. Fizemos muito esforço nesta pesquisa para avaliar nosso algoritmo em relação a um amplo conjunto de métricas", acrescenta.