A China utiliza modelos de IA desenvolvidos internamente para aprimorar as previsões de eventos climáticos extremos

A China encontrou um novo caminho em sua busca para se tornar uma potência global em IA, já que a agência meteorológica e os institutos de pesquisa do país colocaram modelos de IA desenvolvidos internamente na linha de frente de seu sistema de monitoramento e previsão de tufões. 

A maior economia da Ásia também já está de olho em rotas de expansão, planejando disseminar os sistemas de IA já em uso no país para outros países em desenvolvimento, especialmente aqueles em risco de eventos climáticos extremos na região da Ásia-Pacífico.

A China está construindo um sistema de previsão do tempo com inteligência artificial para o mundo 

Embora a própria China tenha sido o primeiro cliente de seus laboratórios domésticos de previsão do tempo com IA, o país também sinalizou a ambição de permitir que eles se espalhem pelo mundo, potencialmente se tornando o padrão global. 

Segundo uma reportagem da Xinhua divulgada pelo Gabinete de Informação do Conselho de Estado, a Administração Meteorológica da China (CMA) apresentou o modelo de linguagem ampla dos serviços meteorológicos Fenghe na Conferência Mundial de Inteligência Artificial deste ano, em Xangai, como um projeto global de código aberto. 

O modelo Fenghe envia informações meteorológicas personalizadas e alertas de risco para usuários chineses. 

A iniciativa Alerta Antecipado para Todos das Nações Unidas recebeu a versão internacional, que oferece consultas em chinês e inglês e permite que desenvolvedores criem seus próprios aplicativos com base no modelo.

Quais países já estão usando modelos meteorológicos de IA chineses?

Paquistão, Djibuti, Etiópia, Jordânia, Mongólia, Ilhas Salomão e Sri Lanka são sete dos países em desenvolvimento que já integraram modelos meteorológicos de IA chineses diretamente em suas operações diárias de resposta a desastres. 

No entanto, eles estão utilizando um modelo diferente do Fenghe. Em vez disso, estão utilizando o Mazu (Alerta Multirrisco, Sem Lacunas e Universal), outro sistema da CMA, que está mais avançado em sua agenda de popularização.

Pan Jinjun, engenheiro-chefe da CMA, classificou o Mazu como um "bem público internacional" que oferece "serviços de alerta precoce personalizados para países em desenvolvimento" 

Outros 40 países do Sul Global já estão experimentando uma versão em nuvem pública mais rápida do sistema, batizada em homenagem à deusa do mar.

Os sistemas meteorológicos de IA podem melhorar o monitoramento de tufões? 

A área de pesquisa está produzindo ganhos mensuráveis. Cientistas do Instituto de Física Atmosférica da Academia Chinesa de Ciências, em colaboração com a Universidade de Fudan, combinaram o modelo meteorológico chinês de IA FuXi com um método que denominaram Perturbações Ótimas Não Lineares Condicionais Ortogonais (O-CNOPs, na sigla em inglês) para mapear a gama de trajetórias que uma tempestade pode seguir. O PreventionWeb noticiou o trabalho em 1º de agosto.

Em 62 casos de tufões e 91 experimentos comparativos, o sistema combinado FuXi-CNOPs igualou os melhores conjuntos operacionais globais em 24 horas e os superou de 24 a 120 horas de antecedência, reduzindo os erros máximos tracem até 32,33% e diminuindo as estimativas de incerteza em até 29,2%, de acordo com a equipe liderada pelos pesquisadores Duan Wansuo e Li Hao. 

O estudo foi publicado na revista Advances in Atmospheric Sciences. Duan disse ao Global Times que a abordagem não exige treinamento adicional de modelos grandes, o que reduz os custos computacionais e facilita sua implementação em operações diárias.

Uma pilha de modelos chinesas alimentando a campanha

Essas ferramentas se baseiam em diversos modelos de previsão chineses que atraíram atenção internacional. O FengWu, desenvolvido por pesquisadores de Xangai, produz previsões globais com resolução de 0,25 graus. 

Em um estudo publicado na revista Communications Earth & Environment, o modelo superou o modelo de alta resolução do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, juntamente com o Pangu-Weather e o GraphCast, estendeu as previsões precisas para além da marca de 10 dias e reduziu o erro tracde ciclones tropicais em cinco dias para 201 quilômetros em 2022.

O Pangu-Weather da Huawei, outro sistema desenvolvido internamente, gera previsões muito mais rapidamente do que a previsão numérica tradicional, e a Huawei afirma que tanto o ECMWF quanto o Centro Meteorológico Nacional da CMA confirmaram suas vantagens. Juntos, os modelos fornecem a Pequim uma base doméstica para utilizar ao promover sua IA meteorológica no exterior.