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Por dentro do GenCast do Google: Saiba mais sobre a IA na previsão do tempo

Descubra como o GenCast utiliza o aprendizado de máquina e a modelagem probabilística para fornecer previsões mais rápidas e precisas para eventos climáticos extremos. Veja como ele está reformulando o futuro da previsão do tempo, oferecendo percepções que os modelos tradicionais não conseguem igualar.
Actualizado 29 de jan. de 2025  · 11 min de leitura

O clima afeta a todos de todas as formas: o que fazemos, como nos sentimos seguros e como vivemos nossas vidas. Isso faz com que a previsão do tempo precisa seja uma necessidade e não um luxo, especialmente em uma época marcada por mudanças climáticas e, de forma alarmante, por eventos climáticos extremos cada vez mais frequentes.

Agora, a previsão do tempo não é algo novo e existe há décadas na forma de previsão tradicional. Embora seja eficaz, muitas vezes ele enfrenta desafios para prever o clima com precisão por longos períodos.

Então, deixe-me falar sobre o GenCast, que é um modelo extremamente impressionante (revolucionário, até mesmo) com tecnologia de IA, desenvolvidopelo Google DeepMind, que promete melhorar a precisão da previsão do tempo com até 15 dias de antecedência. O GenCast integra técnicas avançadas de aprendizado de máquina com a ciência meteorológica para fornecer previsões mais confiáveis e de alta resolução. 

Aumento da IA na previsão do tempo

Os modelos meteorológicos tradicionais dependem da previsão numérica do tempo (NWP), que envolve a alimentação de condições meteorológicas iniciais em supercomputadores para criar uma única previsão determinística. Isso é bom, mas o problema é que o clima é um sistema caótico, o que significa que até mesmo uma pequena mudança nas condições iniciais - como uma leve alteração na temperatura, talvez ou qualquer outra coisa - pode levar a resultados muito diferentes. Esse fenômeno é conhecido como oefeito borboleta , um conceito da teoria do caos.

Para lidar com essa volatilidade, os analistas criam várias simulações, ajustando ligeiramente as variáveis. Em seguida, eles são combinados no que é chamado de ensemble forecast (ENS ) pelo European Centre for Medium-Range Weather Forecasting (ECMWF).

Apesar de seu sucesso, a ENS tem limitações, a saber ineficiência computacionalo que significa que hás altas exigências de recursos para a execução de simulações, e lmodelagem de incerteza limitadaque se refere à dificuldade de representar todo o espectro de possíveis resultados.

A IA surgiu como uma possível solução para enfrentar esses desafios. Embora os primeiros modelos se concentrassem em previsões determinísticas, os avanços recentes, como os modelos híbridos (por exemplo, NeuralGCM), melhoraram a precisão das previsões. No entanto, esses modelos geralmente ficam aquém da velocidade e da escalabilidade - problemas que o GenCast pretende resolver.

O que é o GenCast?

Primeiro, vamos falar sobre as origens do GenCast e, depois, sobre o que o torna tão atraente.

As origens do GenCast

O GenCast representa um avanço significativo na previsão do tempo. Desenvolvido pelo Google DeepMind e publicado na revista Nature, o GenCast é o primeiro modelo de previsão meteorológica baseado em aprendizado de máquina (MLWP) a superar o ENS em precisão e eficiência. Inicialmente projetado para superar os gargalos computacionais dos sistemas tradicionais, o GenCast aproveita os mais recentes avanços em aprendizado de máquina e IA generativa para revolucionar a previsão do tempo.

Os resultados até agora foram impressionantes. O GenCast foi de 97.2% mais preciso do que os modelos tradicionais em previsões de 15 dias e 99,8% mais preciso em previsões mais curtas de 36 horas. Ainda mais notável é sua velocidade: Ele gera previsões em apenas 8 minutos, em comparação com os métodos tradicionais que podem levar horas em um supercomputador com dezenas de milhares de processadores.

Entendendo a inovação da GenCast

O GenCast adota uma nova abordagem para a previsão do tempo. Em vez de se basear apenas em simulações numéricas, ele usa previsão probabilística impulsionada pelo uso de um modelo de difusão, um tipo de IA generativa comumente usada na geração de imagens e vídeos.  

O GenCast adapta esse modelo à geometria esférica da Terra, permitindo que ele aprenda e gere probabilidades complexas. Os modelos de difusão simulam distribuições conjuntas realistas para variáveis como vento e precipitação, aprimorando as previsões probabilísticas. Essa abordagem generativa minimiza as demandas computacionais, tornando-a escalável e acessível.

Como o GenCast funciona

O Gencast foi treinado com base em 40 anos de dados meteorológicos históricos, abrangendo mais de 80 variáveis, como temperatura, umidade e pressão. O algoritmo é baseado em modelos de difusão, comumente usados para gerar imagens em ferramentas como DALL-E ou MidJourney, que foram adaptados para a previsão do tempo. A visão geral de alto nível do processo é mostrada abaixo:

Fonte: Imagem do autor

Fonte: Imagem do autor

Essencialmente, o processo começa com dados ruidosos, que representam incerteza ou aleatoriedade no sistema. O ruído, nesse contexto, refere-se a condições iniciais ou pontos de dados que não são claros devido à natureza caótica dos padrões climáticos. Em cada etapa, o modelo reduz o nível de incerteza usando padrões e relacionamentos aprendidos a partir de dados meteorológicos históricos.

Em vez de se concentrar em um único resultado, o algoritmo produz um conjunto probabilístico de previsões, que captura as probabilidades baseadas em cenários. Isso é particularmente útil na previsão de eventos extremos, como ciclones, em que o tempo e a trajetória precisos são extremamente críticos.

Após várias iterações, o modelo gera uma previsão altamente refinada. Essa abordagem permite que o GenCast crie distribuições conjuntas realistas de variáveis, como a previsão de como o potencial de energia eólica se correlaciona com as mudanças de temperatura e pressão. A força dessa abordagem está em sua capacidade de trabalhar com a incerteza inerente aos sistemas meteorológicos.   

Aplicativos e implicações do GenCast no mundo real

O GenCast é um dos modelos meteorológicos avançados orientados por IA do Google, juntamente com outros modelos, como o NeuralGCM, o SEEDS e os modelos de previsão de enchentes do Google Research. Essas ferramentas estão sendo integradas a vários de seus serviços, como Search e Maps, para melhorar as previsões de precipitação, incêndios florestais, inundações e calor extremo. Alguns desses aplicativos são discutidos a seguir.

Aplicações do Gencast no mundo real

Aplicações do Gencast no mundo real. Fonte: Imagem do autor

Preparação para condições climáticas extremas

Os perigos de eventos climáticos extremos, como ciclones, furacões e ondas de calor, são bem conhecidos. Esses eventos estão se tornando mais comuns e também mais graves devido às mudanças climáticas. Tome como exemplo os recentes incêndios devastadores em Los Angeles. O GenCast poderia oferecer um rastreamento preciso desses eventos com dias de antecedência, permitindo uma resposta proativa dos governos e das agências de serviços de emergência. Por exemplo:

  • Resposta a desastres: Mencionei que o GenCast pode prever eventos como a chegada de um ciclone com vários dias de antecedência. Isso significa que as autoridades podem emitir ordens de evacuação em tempo hábil, preparar abrigos ou fazer qualquer outra coisa que seja importante e útil.
  • Economia econômica: O gerenciamento proativo de desastres significa que as perdas econômicas são minimizadas, ajudando as empresas a proteger os ativos e reduzindo o tempo de inatividade das operações críticas.
  • Impactos que salvam vidas: Talvez o benefício mais importante seja o fato de que, ao oferecer prazos mais longos para a preparação, o GenCast garante que mais vidas possam ser salvas durante eventos extremos.

Por exemplo, em um teste com o tufão Hagibiso GenCast previu a chegada do tufão com sete dias de antecedência. Acho que é difícil subestimar a importância desse tipo de poder de previsão no gerenciamento de desastres.

Setor de energia

Há uma clara mudança nas políticas globais em direção à energia renovável, principalmente eólica e solar. Isso depende muito de previsões meteorológicas precisas, e é aí que o GenCast desempenha um papel importante na otimização da produção de energia:

  • Previsão de energia eólica: A previsão precisa das velocidades e direções do vento ajuda as empresas de energia a estimar a geração de energia dos parques eólicos. Isso, por sua vez, melhora a confiabilidade da rede e a distribuição eficiente de energia.
  • Planejamento de energia solar: A previsão precisa de variáveis importantes, como a cobertura de nuvens e a intensidade da luz solar, permite que os operadores de energia solar planejem o armazenamento e a distribuição de energia de forma eficaz.
  • Estabilidade da rede: A capacidade aprimorada de previsão com o Gencast permite que os fornecedores de energia criem um equilíbrio entre a oferta e a demanda, reduzindo assim o risco de interrupções ou desperdício de energia.

Agricultura e transporte

As condições climáticas são um fator crítico na agricultura e na logística. Alguns dos casos de uso estão descritos abaixo. 

  • Agricultura: As principais decisões agrícolas, como o plantio, a irrigação e a colheita, dependem do clima, portanto, previsões precisas são muito importantes. A precisão do GenCast em um prazo mais longo ajuda os agricultores a planejar e otimizar melhor essas atividades para aumentar a produtividade e reduzir as perdas.
  • Transporte e logística: A otimização matemática é uma aplicação bem conhecida em transporte e logística. No entanto, essa otimização depende de previsões precisas para que essas empresas de logística possam planejar rotas e programações. Isso é possível graças ao modelo de previsão de última geração da Gencasts. 
  • Gerenciamento da cadeia de suprimentos: As empresas podem prever melhor as interrupções causadas por condições climáticas extremas e ajustar as cadeias de suprimentos de acordo, reduzindo ineficiências e custos.

Esses aplicativos destacam o valor da GenCast na criação de um impacto significativo em vários setores. 

Desafios e direções futuras

Embora o GenCast seja um avanço, ele não é perfeito. Aqui estão algumas de suas limitações atuais:

  • Resolução mais baixa: Sua resolução de 0,25 grau não é tão fina quanto a dos modelos tradicionais, como a resolução de 0,1 grau do ECMWF. Por resolução, quero dizer a resolução espacial do modelo GenCast, que é a menor área que o modelo pode distinguir em suas previsões meteorológicas. Uma resolução de 0,25 grau significa que cada célula de grade no modelo representa uma área de aproximadamente 28 km × 28 km no equador, enquanto a resolução de 0,1 grau do ECMWF representa uma grade mais fina de 11 km × 11 km.
  • Integração de dados em tempo real: Atualmente, o GenCast não pode incorporar dados em tempo real ou prever a cobertura de nuvens de forma eficaz.
  • Previsão de eventos raros: Devido à sua dependência de 40 anos de dados históricos, o GenCast tem dificuldades para prever eventos raros, como desastres que ocorrem uma vez a cada cem anos.
  • Alta demanda computacional: Embora eficientes, os modelos de difusão ainda exigem recursos significativos. Técnicas como a destilação de modelos, em que um modelo menor aprende com um modelo complexo maior, podem ajudar a atenuar esse problema.

Como você pode usar o GenCast em seu próprio trabalho

Os desenvolvedores e cientistas de dados interessados na codificação do GenCast podem acessar sua implementação por meio do repositório GraphCast e GenCast GitHub do Google DeepMind. Esse repositório oferece muitos recursos, como código de amostra, pesos de modelo pré-treinados e diretrizes detalhadas para executar e treinar o modelo climático GenCast. 

Ele também inclui notebooks Jupyter como gencast_mini_demo.ipynb, que fornece um tutorial passo a passo para carregar dados, gerar previsões e calcular gradientes. Além disso, o repositório contém utilitários essenciais que facilitam a exploração dos recursos de previsão do GenCast.

Notas adicionais sobre previsão e probabilidade

A previsão se baseia em técnicas matemáticas para identificar padrões e prever resultados futuros. A análise de séries temporais, os modelos de regressão e os algoritmos de aprendizado de máquina desempenham um papel importante na compreensão dos dados históricos. Um exemplo clássico de previsão orientada por dados é capturado na famosa citação de Rob Hyndman: "Você pode prever a chuva com base no número de ciclistas na estrada." Embora pareça engraçado, ele ilustra como as relações entre variáveis - como o fato de as pessoas evitarem andar de bicicleta em condições climáticas adversas - podem ser usadas para fazer previsões informadas.

Muitos problemas de previsão envolvem sistemas não lineares, em que pequenas alterações nas condições iniciais podem levar a resultados muito diferentes. Isso é particularmente verdadeiro para sistemas complexos e dinâmicos, como o clima ou os mercados financeiros. Apesar desses desafios, os modelos matemáticos podem extrair tendências significativas e gerar previsões com diferentes graus de confiança.

O papel da modelagem probabilística na previsão

Os métodos tradicionais de previsão geralmente fornecem estimativas de ponto único, mas os sistemas do mundo real são inerentemente incertos. A modelagem probabilística melhora as previsões determinísticas ao estimar uma distribuição de resultados possíveis. Em vez de dizer: "Vai chover amanhã", um modelo probabilístico pode prever 70% de chance de chuva, incorporando a incerteza que acompanha os sistemas complexos.

Esse método envolve distribuições de probabilidade condicional, inferência bayesiana e processos estocásticos para quantificar a incerteza. Técnicas semelhantes são usadas em modelos de IA como os usados no ChatGPT, que preveem a próxima palavra em uma frase ponderando as probabilidades de várias opções. Em vez de prever palavras, os modelos de previsão usam probabilidades para antecipar eventos, tendências e condições.

Como o GenCast aplica esses conceitos

O GenCast utiliza técnicas de previsão e modelagem probabilística para melhorar a precisão da previsão. Em vez de fornecer um único resultado determinístico, ele modela a probabilidade de diferentes estados futuros com base em dados históricos e em tempo real. Ao fazer isso, ele leva em conta a incerteza e a variabilidade, tornando-o mais confiável do que os modelos tradicionais.

Conclusão

O GenCast é mais do que apenas um modelo de previsão do tempo; é um vislumbre do futuro das previsões baseadas em IA. Na verdade, ele tem o potencial de revolucionar os setores, melhorar a preparação para desastres e até mesmo salvar vidas. ISerá emocionante testemunhar o salto transformador que a Gencast dará e o impacto que causará nos próximos anos .

Falei sobre várias ideias diferentes neste artigo e, felizmente, nós aqui no DataCamp temos uma gama completa de recursos para ajudar você. Vou colocar links para as opções abaixo, para que você possa continuar aprendendo sobre previsão, modelagem probabilística e conceitos de IA generativa.

  • Conceitos de IA generativa: Saiba como os modelos de IA generativa são desenvolvidos e como eles afetarão a sociedade no futuro.
  • Previsão em R: Saiba como fazer previsões sobre o futuro usando a previsão de séries temporais no R, incluindo modelos ARIMA e métodos de suavização exponencial.
  • Foundations of Probability in Python (Fundamentos de probabilidade em Python): Aprenda conceitos fundamentais de probabilidade, como variáveis aleatórias, média e variância, distribuições de probabilidade e probabilidades condicionais.
  • Cursos de IA: Desenvolva suas habilidades em tópicos como IA generativa, engenharia de prompt, aprendizagem profunda e muito mais.

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Vikash Singh
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Profissional experiente em funções de ciência de dados, inteligência artificial, análise e estratégia, com mais de 18 anos de experiência nas áreas de -: Ciência de dados, ML e IA ~ Ciência de dados, machine learning supervisionado e não supervisionado, aprendizagem profunda, modelagem preditiva, processamento de linguagem natural (NLP), modelagem e análise estatística, otimização, estratégia de negócios e análise ~ desenvolvimento e avaliação de modelos de negócios, análise descritiva e diagnóstica, EDA, visualização, análise de causa raiz, análise de sensibilidade e cenário.

Perguntas frequentes sobre o Gencast

O que é o GenCast?

O GenCast é um modelo avançado de previsão do tempo baseado em IA desenvolvido pelo Google DeepMind. Ele prevê as condições meteorológicas com até 15 dias de antecedência, usando uma abordagem probabilística em vez de métodos tradicionais, e alcançou alta precisão.

Como o GenCast difere dos modelos meteorológicos tradicionais?

Os modelos tradicionais dependem da previsão numérica do tempo (NWP), que usa equações baseadas na física e pode levar dias para gerar previsões. O GenCast, por outro lado, usa aprendizado de máquina e dados históricos para prever uma série de possíveis cenários climáticos em um tempo muito mais curto.

Qual é a principal inovação por trás do GenCast?

A principal inovação é que o GenCast usa um modelo de difusão, que refina dados ruidosos de forma iterativa para gerar previsões meteorológicas realistas.

O GenCast pode prever eventos climáticos extremos?

Sim, o GenCast é eficaz na previsão de eventos climáticos extremos, como ciclones, furacões e ondas de calor. Ele pode rastrear ciclones e prever sua chegada ao solo com dias de antecedência, permitindo uma melhor preparação para emergências.

Como o GenCast lida com a incerteza na previsão do tempo?

O GenCast usa uma estrutura probabilística, o que significa que ele gera uma série de resultados possíveis e suas probabilidades. Essa abordagem leva em conta a volatilidade dos sistemas meteorológicos e torna as previsões mais confiáveis.

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