O Google está cada vez mais envolvido no mercado de meteorologia. Um estudo realizado pelo Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF, na sigla em inglês) apontou que uma nova tecnologia desenvolvida por uma das subsidiárias da companhia americana possui o sistema de previsão climática mais preciso do mundo.

A tecnologia em questão é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela DeepMind, o braço da Alphabet (a empresa-mãe do Google) que atua com projetos ligados com essa tecnologia e com big data e machine learning. Chamado de GraphCast, o modelo consegue prever com precisão as condições meteorológicas para um período de até 10 dias.

A tecnologia tem como base décadas de dados de satélites, radares e estações meteorológicas. Essas informações estão sendo utilizadas pelo ECMWF. Em setembro, o sistema foi capaz de prever, com nove dias de antecedência, a chegada do furacão Lee à Nova Escócia, uma das províncias do Canadá.

Outros métodos de previsão, que utilizam equações de física e supercomputadores, só conseguiram identificar a ameaça três dias depois. Essas respostas também tinham dados não tão precisos em relação ao horário que o furacão atingiria a costa canadense e o local exato onde isso aconteceria.

“Provavelmente há mais trabalho a ser feito para criar produtos operacionais confiáveis, mas este é provavelmente o início de uma revolução”, disse Matthew Chantry, coordenador de machine learning do ECMWF, ao The Next Web.

Embora os primeiros resultados sejam promissores, o GraphCast ainda está em fase de desenvolvimento. A previsão de ciclones, por exemplo, ainda precisa de ajustes uma vez que o sistema ainda não consegue prever com precisão a intensidade desses fenômenos. “No momento, essa é uma área os modelos de machine learning de ainda estão um pouco atrás dos modelos físicos”, disse Chantry,

Para superar esses obstáculos, a DeepMind acredita que a solução pode ser encontrada bem longe dos escritórios da empresa. A companhia está desenvolvendo o GraphCast em modelo de código-aberto, o que significa que a aplicação poderá ser utilizada (e adaptada) por diferentes organizações e indivíduos.

O que pode atrapalhar a companhia no esforço de desenvolver uma ferramenta cada vez mais precisa é sua própria controladora. No ano passado, a Alphabet cortou os custos de pessoal da DeepMind em 39%. A redução veio junto com a queda de lucro de 40% desta divisão no mesmo período, conforme reportado pela CNBC.