À meia-noite de todos os dias em Bolonha, na Itália, fileiras de supercomputadores dentro de uma antiga fábrica de tabaco começam a processar milhões de medições para prever como o clima da Terra mudará.
Seis horas depois, os comerciantes de energia de toda a Europa se levantam e atualizam seus navegadores para obter a projeção mais atualizada. Essas previsões geradas por mainframe são frequentemente fator que mais os ajuda a ganhar dinheiro, por dar as indicações sobre onde e quando a energia deve ser movida pela rede elétrica. Mas um novo modelo que funciona com inteligência artificial está ameaçando torná-las obsoletas.
Ao contrário das simulações climáticas padrão, que apenas processam informações de satélites, sensores e similares, o modelo de IA do centro de previsão intergovernamental da Europa também se alimenta de dados históricos. Antes de seu lançamento no final do mês passado, o centro testou o novo método em relação ao seu modelo convencional produzido em Bolonha e descobriu que a IA previu com mais precisão a temperatura, precipitação, vento e ciclones tropicais, tudo com menos energia de computação.
O modelo está pronto para ajudar as comercializadoras de energia na Europa e em todo o mundo a fazer movimentos mais rápidos nos mercados de energia e gás natural convulsionados por clima extremo, geopolítica e flutuações em fontes renováveis. É uma tecnologia que pode ajudar a minimizar os excessos e déficits de energia no continente que mais aquece o mundo, bem como fornecer informações essenciais para decidir onde os parques eólicos e solares devem ser construídos.
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"Podemos atualizar nosso conjunto de informações com mais frequência do que estamos acostumados" por causa dos avanços nos modelos climáticos de IA, disse Daniel Borup, CEO da empresa comercial dinamarquesa InCommodities A/S. "Isso obviamente leva a melhorias em nossas previsões. Isso nos permite melhorar nosso trabalho e distribuir melhor a energia."
Assim como sua perspectiva tradicional, o novo sistema do Centro Europeu de Previsões do Tempo de Médio Prazo — o primeiro modelo de IA lançado por um grande centro de previsão — estima temperaturas, velocidades do vento e energia solar com duas semanas de antecedência. Mas sua precisão aprimorada significa que empresas e formuladores de políticas podem agir mais rápido em decisões críticas relacionadas ao clima, desde o cancelamento de serviços ferroviários até o desvio de navios em tempestades e o envio de caminhões para espalhar areia em estradas geladas, de acordo com o centro.
Esse grau de proeza de previsão pode ser essencial para gerenciar a volatilidade do mercado. No início deste mês, a geração robusta de parques solares na Alemanha empurrou os preços da energia em vários países para abaixo de zero. Isso foi uma reversão do início do ano, quando um período de tempo nublado e sem vento conhecido como Dunkelflaute reduziu a produção renovável e fez os preços da eletricidade na Alemanha dispararem.
A atualização é uma mudança radical da abordagem padrão de usar supercomputadores para processar milhões de medições para recriar um instantâneo da física da atmosfera e, em seguida, avançar rapidamente o modelo para prever como o clima mudará.
Os conjuntos de dados climáticos e meteorológicos já estavam perfeitamente estruturados para IA e poderiam usar técnicas de aprendizado de máquina desenvolvidas para outras abordagens de pesquisa científica, disse Florian Pappenberger, vice-diretor geral e principal previsor do centro europeu. O centro de previsão tem experimentado técnicas de aprendizado de máquina a sério desde 2018, disse ele.
"Clima e tempo são um problema de Big Data", disse ele. "Temos enormes quantidades de dados — quantidades gigantescas — então é uma combinação perfeita" para o novo modelo do centro, acrescentou.
Depois que os dados são digeridos, o modelo de IA pode gerar uma previsão bruta em três minutos, em vez dos 30 minutos que os supercomputadores do centro levam para gerar uma perspectiva convencional, que normalmente leva seis horas para finalizar. Embora o modelo de IA seja criado pelo grupo intergovernamental europeu e seja observado de perto por traders em todo o continente, a previsão em si é global e usada por indústrias e meteorologistas em todo o mundo, incluindo nos EUA.
Vinte e poucos minutos podem não parecer muito, mas podem ajudar empresas, firmas de trading e autoridades governamentais a responder mais rapidamente a mudanças no clima — por exemplo, levando as operadoras de rede a pedir mais eletricidade antes de uma onda de frio. O período de duas semanas que a previsão cobre é fundamental para os traders, pois eles fazem apostas sobre como a demanda por energia impactará os preços, disse Dan Harding, meteorologista que lidera pesquisa e desenvolvimento na empresa europeia de análise climática MetDesk.
"É o que mais movimenta os mercados", disse.
Meteorologia de Máquina
A previsão de IA do centro europeu foi aprimorada por meio de colaborações com cientistas universitários e pesquisas sobre modelos climáticos experimentais desenvolvidos por empresas de tecnologia como Nvidia Corp., Huawei Technologies Co., Microsoft Corp. e Google, da Alphabet Inc. Esses resultados convenceram Christian Bach, chefe quantitativo e líder de inteligência climática da InCommodities, de que os modelos de IA, incluindo os do centro, estavam superando os métodos convencionais de previsão.
"Foi realmente a primeira indicação de que o aprendizado de máquina será algo grande", disse.
Outra maneira de ilustrar a rápida ascensão da IA na meteorologia é por meio do plano do centro de previsão europeu para melhorar suas perspectivas na próxima década. A IA foi uma pequena peça do quebra-cabeça em 2020, mas o novo roteiro de 10 anos do centro prevê que a IA melhorará quase todos os aspectos de sua capacidade de previsão. A rápida ascensão da IA e do aprendizado de máquina na meteorologia foi "mais rápida do que o esperado", de acordo com o plano. Os modelos baseados em dados ``já estão em uma maturidade em que podemos esperar com segurança que desempenhem um papel importante na previsão operacional".
A capacidade da IA de criar previsões rapidamente com menos recursos de computação a torna uma boa opção para comerciantes de energia ávidos por obter mais informações meteorológicas com mais frequência, disse Rob Hutchinson, meteorologista que lidera a equipe de energia e serviços públicos da empresa suíça de análise climática Meteomatics AG.
Os testes da Meteomatics mostram que as previsões de IA do centro europeu parecem ser mais precisas do que as versões convencionais quando se trata de estimar a temperatura em torno dos cinco dias anteriores, ele acrescentou.
"A velocidade é uma coisa, mas há certos parâmetros e horizontes de tempo em que parece haver alguma precisão adicional também", disse ele.
Mas Hutchinson e outros meteorologistas não esperam que os modelos de IA substituam as previsões convencionais tão cedo. O centro europeu está lançando seus modelos de IA junto com suas previsões convencionais e prevê uma adoção maior de um sistema híbrido que use os elementos mais precisos e úteis de ambas as abordagens.
"É muito marketing exagerado, colocar a IA na frente e fingir que é melhor", disse Hutchinson, "mas é muito mais sutil do que isso. Temos que deixar os números falarem por si mesmos."
Isso ocorre em parte porque, apesar de sua rápida melhoria, os modelos de IA ainda são menos precisos do que as previsões convencionais para cobertura de nuvens, poeira e alguns extremos climáticos, disse Pappenberger. O modelo de IA atual também é usado apenas para um tipo de previsão que gera uma previsão por vez. A próxima versão da tecnologia será aplicada a um tipo de previsão conhecida como conjunto que gera 50 previsões cada vez que é executada.
O próximo passo, disse Pappenberger, será conectar os modelos de IA mais diretamente com dados de satélites e estações meteorológicas. No futuro, a IA também poderia explorar novos fluxos de informações meteorológicas coletadas por fontes não padronizadas, incluindo carros, eletrodomésticos, telefones e outros dispositivos.
“Os modelos climáticos de IA têm o potencial de aumentar a frequência de atualizações de previsão e melhorar o desempenho”, disse Edoardo Simioni, chefe de negociação e flexibilidade da fornecedora de eletricidade Reel ApS, sediada em Copenhague. Os avanços na tecnologia, ele acrescentou, são “em última análise bons para o mercado”.