Pesquisador do IMPA cria método com IA que dobra a precisão de previsões climáticas

Um estudo publicado na revista Nature apresentou um método estatístico com inteligência artificial capaz de quase dobrar a assertividade das previsões meteorológicas feitas com antecedência de duas a seis semanas. A metodologia foi desenvolvida com a coautoria do matemático brasileiro Paulo Orenstein, professor de estatística e machine learning do Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA), ao lado de cientistas de instituições como Harvard, MIT e Universidade de Toronto.

A ferramenta recebeu o nome de Probabilistic Bias Correction (PBC). Diferente de iniciativas que tentam substituir os sistemas meteorológicos já existentes, o mecanismo atua como uma camada de ajuste complementar. Ele pode ser implementado tanto sobre os modelos físicos tradicionais, baseados em equações da atmosfera, quanto em arquiteturas contemporâneas orientadas por inteligência artificial.

Faz mais sentido pensá-lo como um corretor de rotas. Se você partir de um modelo bom, a nossa técnica torna esse modelo ainda melhor.

Correção sistemática de desvios atmosféricos

A previsão do tempo no horizonte subsazonal enfrenta o problema do acúmulo de erros com o passar dos dias. O PBC mapeia onde e de que maneira os sistemas meteorológicos costumam falhar ao longo do tempo. Com isso, o algoritmo corrige os desvios aplicando duas abordagens simultâneas: ajusta variações específicas de local, data e intensidade, e integra observações climáticas recentes ao comportamento padrão aguardado para o período.

Nos ensaios com temperatura, precipitação e pressão atmosférica, a técnica dobrou o índice de acerto do sistema de inteligência artificial do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF). O método também aprimorou o rendimento de modelos dinâmicos convencionais sujeitos a correções em 98% dos alvos de chuva, 92% dos de temperatura e 91% dos de pressão.

Esses erros seguem determinados padrões, que conseguimos identificar e corrigir. A ideia é justamente atenuar esse acúmulo de desvios: se quero prever o clima daqui a três semanas, preciso lidar com os erros que se propagam a cada dia.

Adoção pela indústria e impacto operacional

A abordagem foi validada ao vencer em primeiro lugar uma competição internacional de projeções em tempo real. Por ser disponibilizada em código aberto, a ferramenta pode ser adotada livremente por centros de meteorologia e corporações. A Microsoft já incorporou o PBC à sua plataforma corporativa de clima.

A maior antecedência nas projeções meteorológicas atende demandas críticas na economia e no poder público. No agronegócio, o horizonte de semanas orienta o calendário de plantio e a compra de insumos. No setor elétrico, viabiliza o manejo de reservatórios de hidrelétricas, além de oferecer prazos maiores para a Defesa Civil estruturar planos de evacuação e combate a secas e ondas de calor.

O horizonte mais interessante para essas ações é o subestacional, de três a seis semanas à frente, em que um país continental como o Brasil consegue tomar alguma ação no território nacional.