A previsão do tempo é uma tarefa cada vez mais importante em nossas vidas. Não apenas para saber se precisamos sair de casa com um guarda-chuva ou um agasalho, mas para saber se plantações receberão chuva suficiente, por exemplo. É algo que pode afetar economias inteiras e que tem se tornado cada vez mais complexo com as mudanças climáticas. Diante disso, o Google diz ter desenvolvido novas técnicas de inteligência artificial que podem revolucionar a forma como prevemos o tempo.

Segundo a pesquisa divulgada no blog do Google, a nova técnica oferece duas vantagens importantes sobre os sistemas que são utilizados atualmente. O primeiro ganho está em velocidade. De acordo com a companhia, a tecnologia usada atualmente leva entre uma e três horas para produzir uma previsão. Esse tempo inclui a coleta dos dados e o seu processamento. Na prática, isso significa que não há como prever mudanças no tempo em um futuro muito próximo.

No entanto, a tecnologia do Google consegue produzir um resultado muito mais rápido: em apenas 10 minutos ela consegue produzir resultados, isso incluindo o tempo de coletar dados dos sensores e analisá-los por meio de sua rede neural. Essa capacidade de processamento quase instantâneo permite prever se o tempo vai mudar dentro de uma hora, por exemplo.

A segunda vantagem tem a ver com o que se chama de resolução espacial. Segundo o Google, seu modelo foi capaz de gerar previsões quebrando os Estados Unidos em quadrados de 1 quilômetro, enquanto os sistemas convencionais limitam esses quadrados a 5 quilômetros. Isso significa que cada área recebe uma previsão mais adequada às suas condições temporais.

Para chegar a esse ponto, os pesquisadores do Google treinaram sua inteligência artificial utilizando dados de radares coletados entre 2017 e 2019 nos Estados Unidos pela Administração Atmosférica e Oceânica Nacional do país. A partir daí, a máquina se tornou capaz de deduzir mudanças no tempo a partir de imagens, sem depender tanto de cálculos físicos. Na prática, significa que ela vê as imagens de satélite e, com base em tudo que aprendeu com a análise de dados, consegue inferir o que vai acontecer na sequência.

O modelo do Google se mostrou preciso o suficiente para superar ou igualar pelo menos três outras técnicas utilizando o mesmo banco de dados. No entanto, a companhia admite que, quando o objetivo é prever o tempo com antecedência de mais de seis horas, os resultados não foram tão bons.

Isso não significa que o trabalho do Google não seja bom, mas que seu projeto tem eficácia dentro de um cenário definido de curto prazo. Para prever como estará o tempo dentro de períodos como uma semana, ou 10 dias, o sistema do Google ainda é superado pelos modelos convencionais, o que não impede que cada tecnologia seja usada dentro daquilo que faz melhor.