Como a Inteligência Artificial Está a Transformar a Previsão de Tufões em Hong Kong

O Salto de Hong Kong para a Previsão de Tufões com IA

Hong Kong, uma cidade há muito vulnerável às forças destrutivas dos tufões e do clima extremo, está a adotar a inteligência artificial (IA) para revolucionar as suas capacidades de previsão meteorológica. O Observatório de Hong Kong (HKO) anunciou investimentos significativos em tecnologia de IA, com o objetivo de melhorar a precisão e a tempestividade dos avisos para ciclones tropicais, aguaceiros torrenciais e outros eventos meteorológicos severos. Esta iniciativa surge depois de os modelos de IA terem demonstrado um sucesso notável durante recentes episódios de chuva recorde e tufões, mesmo quando persistem desafios na determinação da intensidade e dos locais exatos dos impactos.

À medida que as alterações climáticas intensificam as tempestades e aumentam a imprevisibilidade dos padrões meteorológicos, as apostas na previsão precisa nunca foram tão elevadas. Os esforços de Hong Kong fazem parte de uma mudança mais ampla, regional e global, em direção à meteorologia impulsionada pela IA, com o vizinho Taiwan e instituições de investigação líderes a nível mundial também a aproveitar a aprendizagem automática para reforçar a preparação para desastres.

Porque É Que a Previsão Precisa de Tufões É Tão Crítica Para Hong Kong?

A localização subtropical de Hong Kong coloca-a diretamente no caminho dos tufões do Pacífico, que podem trazer ventos devastadores, chuva torrencial, inundações e deslizamentos de terra. A elevada densidade populacional e a infraestrutura complexa da cidade significam que mesmo pequenas melhorias na precisão das previsões podem salvar vidas, reduzir as perdas económicas e ajudar as autoridades a coordenar melhor as respostas de emergência.

Os últimos anos assistiram a uma série de eventos meteorológicos extremos. Em agosto, Hong Kong registou a maior precipitação diária desde o início dos registos, em 1884, o que provocou o segundo aviso de aguaceiro negro mais longo da história da cidade. O aftermath incluiu inundações graves, deslizamentos de terra e perturbações generalizadas. Nas regiões vizinhas, cheias mortais na província de Gansu e evacuações em massa em Guangdong salientaram a necessidade urgente de melhores sistemas de alerta precoce.

Os métodos tradicionais de previsão, embora eficazes, têm limitações — sobretudo quando se trata de prever o percurso exato e a intensificação rápida de ciclones tropicais. É aqui que a IA promete fazer a diferença.

Como é Que a IA Melhora a Previsão Meteorológica?

A previsão meteorológica baseada em IA assenta em algoritmos de aprendizagem automática treinados com vastas quantidades de dados meteorológicos históricos. Ao contrário dos modelos numéricos tradicionais de previsão meteorológica (NWP), que simulam a física atmosférica através de equações complexas e supercomputadores, os modelos de IA aprendem padrões e relações a partir de décadas de observações meteorológicas globais. Uma vez treinados, estes modelos podem gerar previsões muito mais rapidamente e com menor capacidade computacional.

Por exemplo, a geração atual de modelos de IA utilizada pelo HKO é treinada com cerca de 40 anos de dados de reanálise global — o que corresponde a aproximadamente 25 biliões de pontos de dados. Estes modelos podem analisar e prever a evolução dos sistemas meteorológicos, incluindo tufões, ao reconhecer pistas subtis que podem escapar aos modelos convencionais.

De acordo com Lo Ka-wai, oficial científico do Observatório, "Ao aprenderem com este extenso conjunto de dados, os modelos de IA conseguem identificar os padrões e as relações da evolução meteorológica, que podem depois ser usados para prever futuras alterações do tempo."

Os modelos de IA já demonstraram o seu valor em contextos operacionais. Durante a aproximação do Ciclone Tropical Wutip, por exemplo, as previsões baseadas em IA forneceram uma previsão mais precisa da trajetória da tempestade do que os modelos tradicionais, ajudando o Observatório a emitir avisos tempestivos e a evitar perturbações desnecessárias.

Modelos de IA em Ação: O Caso do Tufão Wutip

Em junho, quando o tufão Wutip ameaçava Hong Kong, o Observatório recorreu tanto a modelos tradicionais como a modelos baseados em IA para prever o seu percurso. Enquanto um modelo europeu previa que o Wutip se aproximaria da costa sul da China e um modelo americano sugeria uma aproximação mais próxima de Hong Kong, dois modelos de IA estimaram um percurso mais a oeste — mais próximo do que efetivamente ocorreu. Como resultado, Hong Kong foi poupada a um impacto direto e os avisos do Observatório refletiram as previsões de IA mais precisas.

Este sucesso não foi um incidente isolado. Os modelos de IA igualaram ou superaram repetidamente a precisão dos modelos tradicionais na previsão dos percursos dos tufões, sobretudo para tempestades no Pacífico Ocidental. Desde então, o Observatório alargou a sua utilização de IA, integrando modelos como o Fuxi (desenvolvido pela Universidade Fudan), o Pangu-Weather (da Huawei) e o Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS) do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF).

Quais São os Pontos Fortes e as Limitações da Previsão com IA?

Os modelos de IA oferecem várias vantagens em relação aos métodos tradicionais:

• Velocidade: a IA pode gerar previsões em minutos, contra horas no caso dos modelos baseados em física.
• Eficiência Energética: os modelos de IA utilizam muito menos capacidade computacional, o que os torna mais sustentáveis.
• Precisão do Percurso: os modelos de IA frequentemente superam os modelos tradicionais na previsão do percurso dos ciclones tropicais.
• Alerta Precoce: a IA pode detetar padrões e emitir avisos mais cedo, dando às autoridades e ao público mais tempo para se prepararem.

No entanto, persistem desafios. Os modelos de IA tendem a subestimar a intensidade dos ciclones tropicais, sobretudo durante eventos de intensificação rápida — um fenómeno em que a velocidade dos ventos de uma tempestade aumenta dramaticamente num curto período. Esta é uma limitação crítica, uma vez que quase 80% dos grandes furacões e tufões sofrem intensificação rápida, e o número desses eventos está a aumentar devido às alterações climáticas.

Outro desafio é a capacidade limitada dos modelos de IA para prever eventos meteorológicos extremos que são raros ou sem precedentes, uma vez que esses eventos podem não estar bem representados nos dados históricos utilizados para o treino. Por exemplo, durante o aguaceiro recorde de setembro de 2023, os modelos de IA forneceram orientações úteis, mas tiveram dificuldade em captar a totalidade da precipitação e a sua localização exata.

Tal como o Observatório de Hong Kong assinala, "A capacidade dos modelos de IA na previsão de eventos meteorológicos extremos ainda não foi verificada devido à sua ocorrência rara na história, para não falar que eventos meteorológicos recorde não estavam presentes nos dados de treino dos modelos de IA."

A Comparar Modelos de IA: Perspetivas Globais e Regionais

Estudos científicos recentes compararam o desempenho dos principais modelos meteorológicos de IA no Leste da Ásia e no Pacífico Ocidental. Cinco modelos principais — Pangu-Weather, FourCastNet v2, GraphCast, FuXi e FengWu — foram avaliados quanto à sua capacidade de prever os percursos e a intensidade dos tufões. O FengWu revelou-se o mais preciso nas previsões de percurso, enquanto o FuXi e o GraphCast também tiveram um bom desempenho. Contudo, todos os modelos tiveram dificuldades com as previsões de intensidade, realçando a necessidade de mais investigação e de modelos regionais de maior resolução.

As abordagens de conjunto, que combinam as saídas de múltiplos modelos, têm mostrado promessa na melhoria da fiabilidade das previsões. O rápido progresso na meteorologia impulsionada pela IA sugere que a colaboração contínua entre investigadores de IA e agências meteorológicas será fundamental para superar as limitações atuais.

Como Está Hong Kong a Integrar a IA Nas Suas Operações de Previsão?

O Observatório de Hong Kong tem estado na vanguarda da adoção da IA na meteorologia. Desde meados de 2023, o HKO introduziu vários modelos de IA em operações de ensaio em tempo real, disponibilizando as suas previsões ao público através da página web Earth Weather e da aplicação MyObservatory. O Observatório utiliza a IA não só para o rastreamento de tufões, mas também para prever precipitação, vento, temperatura e humidade até quinze dias antes.

He Yuheng, oficial científico sénior interino do HKO, explicou que os modelos de IA previram com sucesso o desenvolvimento de uma banda de chuva que trouxe chuva forte para a costa de Guangdong uma semana antes do afrontamento de agosto. Embora os modelos não fossem perfeitos na determinação das localizações exatas da chuva mais intensa, forneceram uma base valiosa para emitir avisos tempestivos e preparar respostas de emergência.

O Observatório colabora também com parceiros internacionais e empresas privadas para se manter na fronteira da previsão com IA. Por exemplo, o Weather Lab do Google DeepMind e o AIFS do ECMWF estão a ser testados ao lado de modelos locais, oferecendo novas ferramentas aos previsores para avaliar e comparar.

Adoção Regional: Lições de Taiwan e Para Além Dele

Hong Kong não está sozinha na sua jornada de IA. A Administração Central de Tempo de Taiwan também adotou modelos de IA para rastrear tufões, com resultados impressionantes. Durante o tufão Gaemi, previsões baseadas em IA previram um impacto direto com oito dias de antecedência, superando os modelos convencionais e dando às autoridades mais tempo para se prepararem. De acordo com Lu Kuo-Chen, subdiretor da CWA, "A IA aumentou a confiança dos previsores e deu às autoridades mais tempo para se prepararem."

O envolvimento do setor privado está a acelerar o progresso. Empresas como a Nvidia, a Google e a Microsoft estão a desenvolver modelos meteorológicos avançados de IA e a estabelecer parcerias com agências meteorológicas de todo o mundo. Estas colaborações estão a impulsionar a inovação e a ajudar a abordar os desafios da previsão de intensidade e da previsão de impactos locais.

Desafios e o Caminho a Seguir

Apesar do promissor da IA, persistem vários obstáculos antes de esta poder substituir ou superar totalmente os métodos tradicionais de previsão:

• Qualidade e Disponibilidade dos Dados: os modelos de IA dependem de conjuntos de dados de alta qualidade e abrangentes. Lacunas nos dados históricos ou imprecisões podem limitar o desempenho dos modelos.
• Previsão de Intensidade: a previsão da intensificação rápida e das velocidades máximas dos ventos continua a ser um grande desafio tanto para os modelos de IA como para os tradicionais.
• Impactos Locais: são necessários modelos regionais de alta resolução para prever efeitos localizados como cheias súbitas e deslizamentos de terra.
• Supervisão Humana: os meteorologistas especializados continuam a ser essenciais para interpretar as saídas da IA, especialmente em situações de elevado risco.

À medida que a área evolui, o Observatório de Hong Kong e os seus parceiros estão empenhados em investigação contínua, desenvolvimento de modelos e educação pública. O objetivo não é apenas melhorar a precisão das previsões, mas também gerar confiança do público e garantir que os avisos são compreendidos e executados.

Implicações Mais Alargadas: IA e Resiliência Climática

A integração da IA na previsão meteorológica é mais do que uma atualização tecnológica — é um passo vital para construir resiliência climática numa era de extremos cada vez mais frequentes. À medida que as tempestades se tornam mais intensas e imprevisíveis, avisos precoces e precisos podem significar a diferença entre a segurança e o desastre para milhões de pessoas.

A experiência de Hong Kong oferece lições valiosas para outras cidades e regiões que enfrentam ameaças semelhantes. A rápida adoção da IA, combinada com a colaboração internacional e o envolvimento do público, demonstra uma abordagem proativa à gestão dos riscos climáticos. À medida que os modelos de IA continuam a melhorar, desempenharão cada vez mais um papel central na proteção das comunidades e no apoio ao desenvolvimento sustentável.

Em Síntese

• Hong Kong está a investir em IA para melhorar a previsão de tufões e de tempo extremo, na sequência de ensaios bem-sucedidos durante tempestades recentes.
• Os modelos de IA superaram os métodos tradicionais na previsão dos percursos dos tufões, mas ainda enfrentam desafios na previsão da intensidade e dos impactos locais.
• O Observatório de Hong Kong está a integrar múltiplos modelos de IA nas suas operações e a colaborar com parceiros internacionais.
• Vizinhos regionais como Taiwan também estão a aproveitar a IA, com empresas privadas a acelerar a inovação na área.
• A investigação contínua e a experiência humana continuam a ser essenciais para abordar as limitações da IA e garantir sistemas de alerta precoce eficazes.
• A adoção da IA na meteorologia é um passo fundamental para uma maior resiliência climática de Hong Kong e da região em geral.