Cientistas de Hong Kong lançam modelo de IA para prever melhor condições meteorológicas extremas

HONG KONG, 28 Jan (Reuters) - Uma equipe de cientistas ⁠de Hong Kong desenvolveu um sistema de previsão do tempo com inteligência artificial para prever tempestades e chuvas fortes com até quatro horas de antecedência, em comparação com o intervalo atual de 20 minutos a duas horas.

O sistema ajudará governos e serviços de emergência a responderem de forma mais eficaz aos extremos climáticos cada vez mais frequentes ligados à mudança climática, disse a equipe da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong nesta quarta-feira.

'Esperamos usar a IA e ​dados de satélite para melhorar a previsão ⁠de condições ⁠climáticas extremas para que possamos nos preparar melhor', disse Su Hui, professor do departamento de engenharia civil e ambiental da universidade, que liderou o projeto.

O sistema tem como objetivo prever chuvas fortes, disse anteriormente Su em uma coletiva de imprensa para descrever o trabalho publicado na ‌revista Proceedings of the National Academy of Sciences em dezembro.

Seu modelo aplica ​técnicas de IA generativas, injetando ruído nos ‌dados de treinamento para ​que o ​sistema aprenda a reverter o processo na tentativa de produzir previsões mais precisas.

Desenvolvido em colaboração com as autoridades meteorológicas da China, ele atualiza as previsões a cada ​15 minutos e aumentou a precisão em mais de 15%, disse a equipe.

Esse trabalho é crucial porque o número de tufões e episódios de clima úmido que Hong Kong e grande parte do sul da China enfrentaram em 2025 excedeu em muito a norma sazonal, disseram os cientistas.

A cidade emitiu seu maior alerta de tempestade de chuva cinco vezes no ano passado e o segundo maior 16 vezes, estabelecendo novos recordes, disse seu observatório.

Tanto a Administração Meteorológica da China quanto o Observatório de Hong Kong estão trabalhando para incorporar o modelo às previsões.

A nova estrutura de IA da equipe, chamada de Modelo de ⁠Difusão Profunda baseado em Dados de Satélite (DDMS), foi treinada usando dados de temperatura de ‌brilho infravermelho coletados entre 2018 e ⁠2021 pelo satélite Fengyun-4 da China.

Os satélites podem detectar a formação de nuvens mais cedo do que outros sistemas de previsão, como o radar, acrescentou ‍Su.

Os dados foram combinados com experiência meteorológica para capturar a evolução dos sistemas de nuvens convectivas e, ​posteriormente, ‌validados com amostras de primavera e verão de 2022 e 2023.

(Reportagem de Joyce Zhou)