A NASA desenvolveu com sucesso um sistema de IA que ajuda a prever a progressão de tempestades tropicais com alta precisão

O comportamento dos ciclones tropicais (sistemas de tempestades de rotação rápida caracterizados por um centro de baixa pressão, ventos fortes e estruturas espirais de nuvens trovejantes que produzem chuvas intensas) está se tornando cada vez mais complexo, e mudou de forma extremamente imprevisível nos últimos anos devido ao impacto do clima global. mudar. Isto faz com que os centros hidrometeorológicos enfrentem grandes desafios na previsão da evolução de uma tempestade tropical.

Na verdade, os meteorologistas sempre foram muito bons em prever a direção de uma tempestade . Mas calcular e prever quando a tempestade irá se intensificar é muito mais difícil. Exige que os meteorologistas tenham informações precisas sobre a situação real que ocorre dentro do ciclone tropical, bem como sobre influências externas, como o calor da água do mar, a pressão atmosférica, etc.

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Tarefas tão complexas requerem grande ajuda de sistemas informáticos, normalmente inteligência artificial (IA). Um novo modelo de aprendizagem automática desenvolvido pela NASA pode melhorar significativamente a precisão das previsões de desenvolvimento de ciclones tropicais, ajudando assim as autoridades a planear adequadamente para garantir a segurança das vidas e propriedades das pessoas.

Este modelo de IA foi desenvolvido por cientistas do Laboratório de Propulsão a Jato da NASA no sul da Califórnia, EUA, após muitos anos de pesquisa e síntese de dados de satélite relacionados a sistemas de ciclones tropicais em todo o mundo.

Essencialmente, os cientistas descobriram três sinais relativamente claros de que uma tempestade tropical se tornará mais severa: Chuvas abundantes dentro da tempestade; a quantidade de água gelada que existe nas nuvens no centro da tempestade e a temperatura do ar que sai do olho da tempestade. A equipe então usou o IBM Watson Studio para construir um modelo que analisava todos esses fatores, bem como dados compilados pelo Centro Nacional de Furacões dos EUA, uma agência governamental especializada no monitoramento de padrões climáticos tropicais perigosos.

Os pesquisadores treinaram o modelo de aprendizado de máquina para que ele pudesse detectar quando uma tempestade se intensificaria rapidamente – o que normalmente ocorre quando a velocidade do vento aumenta 56 km/h ou mais em 24 horas – para furacões que varreram os Estados Unidos de 1998 a 2008. Eles então testaram-no em um conjunto separado de dados sobre furacões que atingiram os Estados Unidos de 2009 a 2014. Por fim, a equipe do estudo comparou as previsões do sistema de IA com os resultados fornecidos pelo Centro Nacional de Furacões.

Mapa mostrando a trajetória de todos os ciclones tropicais na Terra durante o período 1985-2005.

Os resultados mostram que o modelo de aprendizado de máquina da NASA pode prever a possibilidade de que os ventos tempestuosos aumentem em pelo menos 56 km/h em 24 horas com uma precisão 60% maior do que os cálculos usados ​​hoje. Especialmente para tempestades com ventos que aumentam para pelo menos 64 km/h, o sistema pode até prever o seu fortalecimento com mais de 200% de precisão.

Os cientistas da NASA estão atualmente testando o sistema com furacões durante a temporada de tempestades tropicais deste ano. Se os resultados forem positivos, o modelo será imediatamente “equipado” no departamento de previsão meteorológica da NASA, contribuindo para minimizar os danos a pessoas e propriedades causados ​​na deteção de ciclones tropicais no futuro, não só nos Estados Unidos, mas também em muitos outros pontos quentes. ao redor do mundo.

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