As ondas de calor ultrapassam os modelos climáticos: como a inteligência artificial acompanha o clima extremo + test

• Um tempo que foge ao padrão
• Dezasseis parceiros, uma pergunta
• As ondas de calor sob a lente da aprendizagem profunda
• Três ferramentas de um só projeto
• Podemos confiar nas máquinas?
• Parte de uma onda muito maior
• Resumo
• Cinco perguntas: como lidas com o calor? (teste)

⇑Um tempo que foge ao padrão

Os fenómenos meteorológicos extremos tornaram-se mais frequentes e mais intensos nos últimos anos. Isso levanta preocupações sérias, tanto para o ambiente como para a segurança das pessoas.

Os números falam por si: em 2024, foram registados em todo o mundo cerca de 604 destes fenómenos, e muitos deles foram classificados como invulgares ou mesmo sem precedentes.

A ligação entre estes fenómenos e as alterações climáticas parece forte. O problema é que os mecanismos por detrás da sua intensidade e complexidade crescentes continuam a não ser totalmente compreendidos. Foi esta lacuna que o projeto XAIDA se propôs colmatar.

⇑Dezasseis parceiros, uma pergunta

O XAIDA é um projeto financiado pela UE que reuniu 16 organizações parceiras especializadas em três áreas: inteligência artificial, estatística e modelação climática.

O objetivo era desenvolver métodos baseados em dados que revelem o papel das alterações climáticas nos fenómenos meteorológicos extremos em todo o mundo. Foram também envolvidas partes interessadas de diferentes setores, para que as conclusões pudessem alimentar a avaliação de riscos e as estratégias de adaptação.

⇑As ondas de calor sob a lente da aprendizagem profunda

O consórcio desenvolveu um conjunto de ferramentas para aprendizagem automática, inferência causal, deteção de eventos e avaliação de impactos. As ondas de calor foram uma das áreas-chave em que essas ferramentas foram postas a trabalhar.

A equipa utilizou autoencoders variacionais, uma técnica de aprendizagem profunda, para examinar como o calor extremo se comporta à medida que o clima muda. Os resultados não foram tranquilizadores.

«Durante o projeto, aprendemos que, em muitas regiões, as ondas de calor têm aumentado mais depressa do que os modelos climáticos previam. Isto é uma grande preocupação», afirma Dim Coumou, coordenador do projeto, da Vrije Universiteit Amsterdam.

⇑Três ferramentas de um só projeto

O XAIDA deixa vários resultados concretos:

• AIDE (Artificial Intelligence for Disentangling Extremes) – um conjunto de ferramentas que deteta eventos extremos e avalia os seus impactos,
• CAUSEME – uma plataforma que ajuda a identificar relações de causa e efeito nos dados climáticos,
• GreenEarthNet – uma ferramenta que combina dados de observação da Terra com resultados de modelos climáticos para prever como reagem os ecossistemas.

O projeto produziu ainda mais de 100 artigos científicos com revisão por pares e desenvolveu materiais educativos para professores do ensino básico e secundário.

⇑Podemos confiar nas máquinas?

Um dos maiores desafios dizia respeito à própria inteligência artificial. Os seus resultados têm de ser fiáveis e interpretáveis, caso contrário os cientistas têm poucas razões para confiar neles.

O XAIDA enfrentou-o combinando métodos tradicionais, como os modelos climáticos e a análise estatística, com novas técnicas de inteligência artificial. Usar as duas abordagens lado a lado permitiu comparar os resultados entre si e validá-los.

Esta mistura do antigo com o novo é o que permitiu à equipa apresentar conclusões baseadas em inteligência artificial com confiança, e não como uma caixa negra.

⇑Parte de uma onda muito maior

Coumou sublinha que o XAIDA não surgiu isolado: «O XAIDA fez parte de uma onda muito maior de inovação em inteligência artificial na ciência do clima nos últimos anos; a inteligência artificial disparou verdadeiramente durante a vida do projeto. Hoje temos modelos globais de previsão meteorológica baseados em inteligência artificial que oferecem realmente novas oportunidades à comunidade de investigação.»

Para quem pensa numa carreira na investigação climática, a mensagem é clara: estudar hoje o tempo significa também trabalhar com dados, estatística e algoritmos.

⇑Resumo

O XAIDA reuniu inteligência artificial, estatística e modelação climática para compreender melhor o clima extremo. O projeto concluiu que as ondas de calor em muitas regiões estão a aumentar mais depressa do que os modelos climáticos previam, e entregou o conjunto de ferramentas AIDE, a plataforma CAUSEME e o GreenEarthNet. Ao combinar métodos tradicionais com inteligência artificial, a equipa conseguiu validar os seus resultados e tornar a inteligência artificial mais fiável para a ciência do clima.

⇑Cinco perguntas: como lidas com o calor? (teste)