Quantas vezes você amaldiçoou a previsão do tempo por não ser capaz de prever nem mesmo algumas horas no futuro? Provavelmente o mesmo aconteceu em Mountain View, na sede do Google, visto que DeepMind divisão de inteligência artificial da empresa, desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina projetado para prever o tempo, e os primeiros resultados prometem faíscas!

Um estudo publicado na Science há poucos dias ilustra esse fato GráficoCast o modelo em questão, que não só se revelou muito mais rápido modelos baseados em cálculos numéricos (segundos versus horas, para se ter uma ideia das ordens de grandeza), mas também mais preciso pelo menos em situações comuns.

A DeepMind treinou inicialmente o GraphCast com dados meteorológicos globais entre 1979 e a 2017 para lhe ensinar o efeito de todas as variáveis mais comuns, como vento, temperatura, pressão atmosférica etc. No momento, o GraphCast utiliza estimativas meteorológicas de até 6 horas atrás, combinadas com as condições atuais, para fazer suas previsões meteorológicas, que tendem a ser melhores que as tradicionais, exceto talvez em condições climáticas extremas, mas provavelmente é apenas uma questão de treinamento adicional para que o GraphCast saiba como incluir outras métricas de maneira adequada.

Veremos então em algum momento se a previsão do tempo do Google, que muitas vezes comete erros a cada poucas horas, se tornará realmente tão clarividente. O que é certo é que incluindo eu mudanças climáticas entrar na equação não será fácil, dada a sua rápida evolução, mas abriria as portas para uma discussão muito mais ampla, na qual não queremos nos aprofundar agora.