Uma equipa de investigadores do Instituto de Física Atmosférica da Academia Chinesa de Ciências, em colaboração com outras instituições, desenvolveu um novo sistema de previsão probabilística de tufões baseado em Inteligência Artificial (IA), denominado FuXi-CNOPs. A solução assenta no modelo meteorológico de IA FuXi e é capaz de prever com maior precisão a trajectória dos tufões, ao mesmo tempo que identifica e explica os factores físicos responsáveis pelos desvios da sua rota, tornando as previsões mais precisas e transparentes.
Segundo Duan Wansuo, autor correspondente do estudo, a tecnologia permite que a Inteligência Artificial (IA) deixe de funcionar como uma “caixa-preta”, passando também a explicar os processos físicos que conduzem às previsões.
O investigador explica que os tufões são fenómenos particularmente difíceis de prever devido ao carácter caótico da atmosfera, onde pequenas alterações nas condições iniciais podem provocar mudanças significativas na trajectória das tempestades. Em vez de apresentar apenas um percurso provável, o novo sistema gera vários cenários possíveis, permitindo uma avaliação mais abrangente dos riscos.
Enquanto os principais sistemas internacionais recorrem a 51 simulações para produzir previsões probabilísticas, o FuXi-CNOPs obtém resultados superiores com apenas 31 simulações, reduzindo os custos computacionais e aumentando a precisão.
Uma das principais inovações do projecto é a integração da técnica denominada “Perturbação Óptima Não Linear Ortogonal Condicional” (CNOP), desenvolvida pela própria equipa de investigação. O método permite identificar as principais fontes de incerteza que influenciam a trajectória dos tufões, tornando as previsões geradas pela IA mais transparentes e compreensíveis.
Os cientistas concluíram que essas incertezas se concentram sobretudo no núcleo da tempestade, nas bandas espirais de chuva e nas zonas de interacção entre a circulação do tufão e os sistemas subtropicais de alta pressão, factores determinantes para o deslocamento destas formações meteorológicas.
O desempenho do FuXi-CNOPs foi avaliado com base em 62 casos reais de tufões, através de 91 experiências de previsão. Os testes demonstraram que, nas previsões de curto prazo, até 24 horas, o sistema apresenta um desempenho semelhante ao dos modelos internacionais. No entanto, entre as 24 e as 120 horas, a sua superioridade torna-se evidente.
“Os dados revelam ainda uma redução máxima de 32,33% nos erros de previsão da trajectória e um aumento de até 29,2% na capacidade de quantificar as incertezas associadas aos fenómenos meteorológicos”, sublinha a equipa de investigação.
Para os investigadores, o FuXi-CNOPs representa um avanço importante na aplicação da Inteligência Artificial à meteorologia, abrindo caminho a sistemas de previsão mais explicáveis, transparentes e fiáveis, capazes de melhorar a preparação das comunidades perante fenómenos meteorológicos extremos.
Fonte: TV Brics
