Inteligência artificial revoluciona meteorologia - 2ª parte

Tendo capacidade de aprendizagem, a plataforma permite abordagens muito concretas e especializadas de um conjunto de fenómenos meteorológicos relevantes e potencialmente perigosos, como inundações ou ciclones, mas também na antecipação de ondas de calor ou outros eventos cujas consequências possam revelar-se graves.

A capacidade do GraphCast ultrapassa em muito os actuais sistemas, não apenas a nível do detalhes dos mapas em alta resolução, com uma quadrícula de 0.25 degraus, o que representa um quadrado de 28 quilómetros de lado ao nível do Equador, como integra um conjunto de variáveis essenciais, includindo a temperatura, velocidade e direcção do vendo, pressão atmosférica ao nível do mar e seis variáveis atmosféricas em 37 níveis de altitude.

Ainda é difícil de prever qual a evolução da plataforma, mas esperamos que novas vertentes venham a ser adicionadas, incluindo a possibilidade de introdução de outros fenómenos com impacto na previsão meteorológica, e que o modelo possa efectuar previsões, mesmo que com maior margem de erro, a uma maior distância, ou com a integração em sistemas de mapas digitais existentes, como os que o Google coloca à disposição de todos os utilizadores.

Uma capacidade de prever o estado do tempo com maior rigor tem, obviamente, inúmeras vantagens, contribuindo de forma decisiva para a segurança das populações, sobretudo aquelas que se encontram em locais mais vulneráveis, mas também é uma ferramenta da maior utilidade para efeitos de emissão de alertas e para o planeamento do socorro, mobilizando meios com antecedência e, no limite, procedendo ao seu pré-posicionamento.