O Google está injetando US$ 5 milhões em financiamento, além de US$ 1,8 milhão em créditos de nuvem, no Allen Institute for AI (Ai2), com sede em Seattle. O objetivo é transformar o NeuralGCM, um modelo de IA desenvolvido pelo Google Research, em uma ferramenta de código aberto para projetar mudanças climáticas nas próximas cinco a 50 anos. O projeto, anunciado nesta quarta-feira, tem duração de três anos e combina o apoio financeiro do Google.org, o braço filantrópico da gigante de tecnologia, com suporte técnico do Google Research.
O Ai2 planeja expandir sua equipe de modelagem climática de oito para dez pessoas para conduzir este trabalho. Oliver Watt-Meyer, diretor de pesquisa em modelagem climática com IA no Ai2, explicou que o foco do Google tem sido a previsão meteorológica de curto prazo, com interesse limitado em projeções climáticas de longo prazo. "A modelagem climática é um bem público maior", disse Watt-Meyer. "É informação que as pessoas precisam saber, mas são frequentemente agências governamentais que pensam sobre isso."
O Ponto de Partida: NeuralGCM do Google
O novo modelo do Ai2, batizado de NeuralGCM+, será construído sobre o NeuralGCM do Google, que combina equações de física tradicionais com inteligência artificial. Watt-Meyer, que já escreveu sobre o NeuralGCM na revista Nature, destacou que o modelo se sai bem na previsão do tempo e na recriação de climas passados. Contudo, ele também apontou limitações: algumas simulações de longo prazo falharam, e em cenários simulados com temperaturas oceânicas 7 graus Fahrenheit mais altas, as previsões atmosféricas não faziam sentido físico.
No novo projeto, o Ai2 se dedicará a corrigir essas falhas. A equipe integrará o NeuralGCM+ a um modelo de oceano e gelo marinho, visando executar simulações estáveis que abranjam décadas. Além disso, incorporarão mais física estabelecida ao modelo e compararão suas previsões para um mundo mais quente com os resultados de modelos climáticos tradicionais. A equipe climática do Ai2, composta majoritariamente por cientistas atmosféricos e apoiada pela expertise em IA do instituto, é considerada ideal para essa expansão.
Implicações e o Ecossistema Brasileiro
Alex Diaz, chefe de ciência aplicada no Google.org, afirmou que o Ai2 está "unicamente posicionado para estender o modelo NeuralGCM do Google para a próxima geração de projeções climáticas de longo prazo", citando a expertise do instituto em ciência climática e seu compromisso com a pesquisa aberta. A iniciativa pode ter implicações significativas para o Brasil, um país altamente vulnerável aos efeitos das mudanças climáticas, como eventos extremos de chuva, secas e aumento do nível do mar. Ferramentas de projeção mais precisas poderiam auxiliar no planejamento de infraestrutura, gestão de recursos hídricos e políticas de adaptação em diversas regiões brasileiras.
Embora a fonte não mencione especificamente o Brasil, a capacidade de projetar cenários futuros com maior confiabilidade é crucial para nações em desenvolvimento. A abertura do código permitirá que pesquisadores brasileiros adaptem e utilizem a ferramenta, potencialmente acelerando a compreensão local dos impactos climáticos e o desenvolvimento de estratégias de mitigação e adaptação mais eficazes. A colaboração entre Google e Ai2 abre um precedente para futuras parcerias público-privadas em ciência climática.
Desafios e Próximos Passos
O primeiro passo do projeto é liberar o código de treinamento do NeuralGCM, que atualmente está vinculado aos sistemas internos do Google. A disponibilização pública permitirá que outros pesquisadores treinem suas próprias versões, inclusive em GPUs comuns, em vez de depender exclusivamente dos chips do Google. O Ai2 espera lançar o código dentro do primeiro ano, com o trabalho no modelo oceânico ocorrendo em paralelo. A tarefa de tornar o modelo confiável em um mundo mais quente é a mais desafiadora e pode exceder os três anos previstos.
Watt-Meyer reconheceu a incerteza do sucesso: "Não sabemos se vai funcionar necessariamente". No entanto, ele observou que os agentes de codificação de IA estão mudando as expectativas sobre o que pode ser realizado. Essas ferramentas são eficazes na tradução de códigos antigos para linguagens de programação modernas. Em um caso, um grupo externo converteu um conhecido modelo oceânico de Fortran para a mesma linguagem usada pelo NeuralGCM, poupando o Ai2 de construir essa funcionalidade do zero. Watt-Meyer descreveu essas ferramentas como "um divisor de águas" para simulações, chamando o momento de "uma era de ouro para esse tipo de computação científica". O Google Research continuará a desenvolver o NeuralGCM para previsões de curto prazo, e ambas as equipes compartilharão código e dados de treinamento.
Perguntas em Aberto e o Futuro da Modelagem
O impacto potencial desta colaboração se estende a diversos setores. Watt-Meyer citou exemplos como a projeção de mudanças nos padrões de chuva no sudoeste dos EUA, essencial para o planejamento hídrico, e o uso por seguradoras e resseguradoras. Para desenvolvedores de data centers, o modelo poderia informar decisões sobre refrigeração, acesso a energia renovável e riscos como eventos climáticos extremos e elevação do nível do mar. No entanto, ele expressou preocupação com a falta de atenção do setor à consideração desses dados climáticos de longo prazo, dada a "energia frenética para construir essas coisas o mais rápido possível".
A questão central permanece: quão rapidamente e quão eficazmente esses modelos de IA, combinados com a física tradicional, poderão prever os complexos cenários climáticos futuros? A capacidade de simular um planeta em aquecimento com precisão e confiabilidade, especialmente considerando as interações oceânicas, é um desafio monumental. A abertura do código é um passo promissor, mas a validação e a adoção generalizada por cientistas e planejadores serão cruciais para determinar o verdadeiro valor desta iniciativa. A velocidade com que a IA pode acelerar a pesquisa científica, como sugerido pelo uso de agentes de codificação, também merece observação contínua.
A colaboração entre o Google e o Ai2 para aprimorar a modelagem climática com IA representa um avanço significativo, mas a jornada para projeções climáticas confiáveis e acionáveis está apenas começando. A abertura do código e o foco em torná-lo robusto para um mundo em aquecimento são passos importantes, mas a comunidade científica e os planejadores globais aguardam os resultados concretos e a aplicabilidade prática desta nova geração de ferramentas. A forma como a IA continuará a moldar a pesquisa científica e a resposta às mudanças climáticas será um tema a ser observado de perto nos próximos anos.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · GeekWire
