Os investigadores treinaram a sua IA com base em reconstruções de climas antigos entre o ano 0 e 1850.
Os verões europeus estão a tornar-se mais quentes, longos e mortíferos, mas um novo sistema de IA poderá em breve dar aos cientistas até sete semanas de antecedência antes da chegada de ondas de calor extremas.
Investigadores do Centro Euro-Mediterrânico para as Alterações Climáticas (CMCC) desenvolveram um modelo de aprendizagem automática que, garantem, prevê episódios de calor severo com mais precisão e eficiência do que os métodos atuais.
As conclusões, publicadas na revista Communications Earth & Environment, podem transformar a forma como a Europa se prepara para uma das suas mais perigosas ameaças climáticas.
“A aprendizagem automática tornar-se-á parte fundamental da forma como estudamos a variabilidade climática”, diz o autor do estudo. “Este estudo demonstrou a sua utilidade na previsão de eventos extremos, mas é apenas um primeiro passo para definirmos como o fazer de modo a obter resultados interpretáveis e com significado físico”.
IA pode dar vantagem à previsão climática sazonal
As ondas de calor estão entre as ameaças climáticas mais mortíferas da Europa.
Ondas de calor devastadoras em 2003, 2010 e 2022 causaram dezenas de milhares de mortes, perdas de colheitas, picos de consumo de energia e crises graves de saúde. Cientistas alertam que eventos deste tipo estão a tornar-se mais longos, intensos e frequentes à medida que o planeta aquece.
Uma análise de 2024 da Climate Resilience for All concluiu que o calor já se prolonga até cinco mesespor ano em algumas cidades do sul da Europa, com as temperaturas a manterem-se acima dos 32 ºC bem dentro do outono. Este verão ficou entre os mais quentes de sempre em Espanha, por exemplo.
Mas um estudo global da World Weather Attribution e da Climate Central alertou que o planeta poderá enfrentar quase mais dois meses de dias “superquentes” por ano até 2100.
Perante este cenário, os investigadores dizem que sistemas de aviso prévio podem salvar vidas.
“As previsões sazonais feitas na primavera podem, em princípio, dizer se um verão será mais quente do que a média”, diz McAdam, autor do estudo. “Avisos precoces de verões extremamente quentes podem ajudar a sociedade a preparar-se para mitigar perdas económicas e reduzir o risco para a vida”.
Como funciona o sistema
Para elaborar previsões, a IA da equipa do CMCC vasculha cerca de 2.000 pistas climáticas, desde a temperatura do ar e as condições oceânicas até à humidade do solo, para encontrar a combinação que melhor indica quando e onde é provável formarem-se ondas de calor. Depois de identificar esses padrões-chave, o sistema consegue gerar previsões de ondas de calor para toda a Europa.
Segundo os investigadores, a abordagem iguala, e nalguns casos supera, os sistemas tradicionais de previsão, sobretudo no norte da Europa, onde a capacidade preditiva tem sido há muito limitada.
Fornece também aos cientistas pistas valiosas sobre quais as variáveis ambientais que mais influenciam o calor extremo.
O estudo concluiu que, quer as condições locais (como a secura do solo**,** o calor já acumulado na região e a forma como o ar se desloca sobre a Europa), quer padrões oceânicos distantes, ajudam a determinar quando a Europa irá enfrentar uma onda de calor.
Os registos meteorológicos detalhados recuam apenas algumas décadas, pelo que os investigadores treinaram a IA com reconstruções informáticas de climas antigos que vão do ano 0 a 1850.
Isto deu ao modelo centenas de “anos virtuais” adicionais de meteorologia de que aprender. Embora os dados viessem de um planeta simulado e não de observações reais, a IA conseguiu aplicar o que aprendeu às condições atuais, prevendo com precisão ondas de calor reais ocorridas entre 1993 e 2016.
Pode a IA tornar a previsão mais acessível e generalizada?
As previsões climáticas tradicionais dependem de supercomputadores enormes que levam dias ou mesmo semanas a executar modelos complexos da atmosfera. A equipa do CMCC defende que o seu sistema de IA consegue fazer previsões usando muito menos capacidade de computação.
Ainda assim, os sistemas de IA exigem, em regra, muita energia e água para alimentar e arrefecer os centros de dados que os suportam. O relatório do CMCC não calculou o custo ambiental da sua IA. Em termos estritamente numéricos, porém, a acessibilidade significa que mais grupos de investigação e entidades públicas poderão, provavelmente, usá-la.
Como explica McAdam, a abordagem mostra que a aprendizagem automática pode produzir previsões sazonais fiáveis “usando apenas uma fração mínima dos recursos computacionais” necessários nos métodos mais antigos.
Ao fornecer avisos precisos de calor extremo com semanas de antecedência, esta tecnologia pode ajudar a Europa a planear, protegendo as colheitas, aliviando a pressão nas redes elétricas e dando tempo aos serviços de saúde para prepararem um aumento de cuidados urgentes.
Os benefícios desta ferramenta com IA podem também poupar vidas, tempo e recursos noutros eventos mortais. Os investigadores acreditam que o mesmo enquadramento poderá, a prazo, ser adaptado para prever outros extremos meteorológicos, como cheias ou secas.