Em tempos de mudanças climáticas, conseguir prever o tempo faz toda diferença. Se é importante para conseguir planejar a roupa do dia — ou da semana —, imagine para quem depende do clima, como é o caso de setores como agronegócios, logística e mineração. Saber como o clima vai se comportar é essencial para o planejamento estratégico de empresas e governos.
Nesse sentido, a inteligência artificial tem feito a diferença na Climatempo. Algoritmos a ajudam a processar grande volume de dados provenientes de monitoramento climático e de modelos já existentes para ir além da previsão tradicional. A solução Argo Energia monitora o clima em microrregiões. O projeto contempla a instalação de seis estações meteorológicas para apoiar as análises sobre os impactos de eventos climáticos extremos na operação de transmissão e as estratégias de proteção dos ativos
Flávio Horita, diretor de tecnologia (CTO) da Climatempo, diz que a empresa faz uso de soluções de inteligências preditivas há mais de dez anos, tem algoritmo de visão computacional para entender para qual próximo lugar que o sistema vai se deslocar e uma das aplicações desenvolvidas para o mercado corporativo aplica algoritmos preditivos para auxiliar na prevenção dos eventos por meio de previsões de eventos extremos e do monitoramento em tempo real, que ajudam as empresas a mitigar e reduzir os impactos operacionais.
“Hoje, um dos principais produtos é o alerta de meteorologia e as empresas procuram no B2B a Climatempo para receber alertas e notificações. Usamos IA para ajudar a identificar e fazer os alertas”, conta Horita. Isso porque o clima influencia no que será produzido no campo e nas indústrias, como e quando essa produção vai chegar ao consumidor. Para os governos, a visão antecipada do comportamento climático colabora na elaboração de políticas de abastecimento hídrico e energético, mas também na tomada de medidas preventivas para minimizar impactos de eventos climáticos extremos sobre a população.
O Brasil não tem satélite de meteorologia para fazer as fotos da esfera terrestre. Por isso, são usados dados oriundos dos Estados Unidos ou de países da Europa. Os modelos de previsão numérica do tempo são programas computacionais que, por meio de cálculos um pouco mais complexos, simulam a física da atmosfera e suas interações com diversos tipos de superfície.
Na Climatempo, a previsão do tempo envolve a análise de um grande conjunto de variáveis climáticas que permite prever tendências para os próximos dias. Isso vale para a chuva, temperatura e vento, mas também para outras grandezas como umidade do ar, tamanho de ondas, incidências de descargas atmosféricas, entre outras.
“A gente foi mudando muito o entendimento do uso da inteligência artificial. Por muito tempo, as pessoas entendiam que os modelos físicos eram assertivos e, hoje, com as IAs preditivas, temos a capacidade de usar dados para inferir o que está acontecendo na atmosfera. Se pegar vários modelos de IA, eles performam melhor que modelos físicos”, aponta Flávio Horita.
Desde 2021, contudo, essa visão ganhou mais um capítulo. O CTO explica que nem sempre o mesmo modelo vai acertar em todos os lugares. As mudanças climáticas e os eventos extremos têm criado novos desafios para as previsões, principalmente em um país continental como o Brasil, que possui vários microclimas.
Por isso, os modelos meteorológicos devem ser constantemente revisitados e analisados. E aí a IA entra também, porque ela permite que sejam feitas previsões de curto e longo prazos mais rápidas, precisas e eficientes a partir da análise de grandes volumes de dados. A Climatempo combina soluções de aprendizado de máquina, monitoramento climático e métodos tradicionais para obter cada vez mais acuracidade, especialmente para a previsão de eventos extremos.
São dados de modelos meteorológicos que empregam várias equações matemáticas para gerar previsões e dados de monitoramento climático, capturados do CEMADEN (Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais), do CGE (Centro de Gerenciamento de Emergências Climáticas), de satélites, dos radares da Marinha, do próprio radar da Climatempo no Rio Grande do Sul e de diversas estações meteorológicas, também instaladas pela empresa.
Com a ajuda da IA, a Climatempo desenvolveu o CT2W, o seu modelo proprietário de previsão meteorológica avançado, que é capaz de combinar vários modelos meteorológicos de diferentes fontes para fornecer previsões mais detalhadas e precisas. “Fizemos um algoritmo que entende qual melhor modelo físico para cada região e ele se adapta ao longo do tempo. A IA ajuda a gente a tomar a melhor decisão com relação a isso”, ressalta o CTO.
Com os algoritmos de IA, a Climatempo consegue analisar e combinar diferentes dados e variáveis de clima para entender o descolamento de um sistema meteorológico, ou uma massa de ar que pode causar mudanças significativas no tempo de uma determinada região.
inteligência artificial generativa também está no radar. E em duas frentes: uma usa GPT para ajudar a melhorar nossos processos internos, agente para melhorar a eficiência operacional; e outra, Codex, para geração de código e aperfeiçoar o processo de desenvolvimento da empresa e atender mais rapidamente às demandas do mercado. Trazer mais precisão para previsão do tempo e acelerar o “time to market” são metas atuais.
