Ao longo das décadas, a previsão do tempo se tornou muito mais exata, graças aos dados que as estações de medição, satélites, navios, boias e também aviões comerciais estão constantemente coletando.
☔🌦️ Na terra e no ar medem-se, por exemplo, temperatura, pressão atmosférica e precipitações. Esses dados são processados em computadores segundo modelos de física, permitindo prognósticos meteorológicos bastante exatos para um determinado período.
No entanto, a atmosfera terrestre é o que se denomina um sistema caótico e conta com o que se popularizou como “efeito borboleta”:
Num sistema caótico tão complexo como esse, não há frequência de medição que baste para garantir certeza: “Mesmo com computadores cada vez maiores, satélites cada vez melhores ou outros sistemas de medição, sempre haverá uma margem de insegurança.”
Como previsões absolutas são impossíveis, portanto, a meteorologia opera com probabilidades em relação a chuva, borrascas, tempestades e outros fenômenos.
Por que os apps de meteorologia são às vezes menos confiáveis?
Aplicativos meteorológicos do smartphone se apresentam como extremamente precisos, capazes de “ver dez dias pelo futuro adentro, predizer exatamente como vai ser o tempo”, diz Knippertz. Na realidade, eles trabalham com informações fortemente comprimidas.
“Quando um app prevê, por exemplo, ’21ºC com leve nebulosidade’, o usuário pensa: ‘OK, parece muito preciso’.” Na realidade, eles estão sujeitos às mesmas inseguranças que os serviços de meteorologia, só que sem qualquer controle de qualidade de âmbito mundial.
A inteligência artificial vai melhorar os prognósticos no futuro?
👉 Até agora, a previsão do tempo tem se baseado em modelos físicos, enquanto previsões por meio de inteligência artificial (IA) se baseiam principalmente em dados compilados e têm um caráter mais estatístico.
A inteligência artificial deriva padrões e estruturas a partir dos dados meteorológicos disponíveis, e elabora suas previsões a partir de um algoritmo. Ou seja, ela aprende as leis da física de maneira indireta.
Knippertz admite que os progressos da IA são impressionantes, também na meteorologia. No entanto, como estabelece os padrões a partir de dados do passado, partindo de um valor médio, sobretudo em circunstâncias extremas a IA bate em seus limites.
