O Google lançou o Groundsource, sistema que utiliza inteligência artificial para prever enchentes. A ferramenta processa reportagens jornalísticas históricas através do modelo de linguagem Gemini.
A tecnologia representa a primeira aplicação de um modelo de linguagem para previsão desse tipo de fenômeno meteorológico. O sistema está integrado à plataforma “Flood Hub” do Google.
Funcionamento da tecnologia
O Gemini analisou reportagens sobre inundações publicadas mundialmente e transformou essas informações em uma série cronológica de eventos com localização geográfica definida.
Pesquisadores treinaram um modelo para processar previsões meteorológicas atuais utilizando dados do Groundsource para calcular a probabilidade de enchentes relâmpago em áreas específicas.
A ferramenta foi projetada para auxiliar em regiões sem infraestrutura tradicional de monitoramento climático. O objetivo é fornecer alertas de risco para áreas urbanas que carecem de recursos tecnológicos avançados.
Abrangência e capacidade
A plataforma cobre atualmente áreas urbanas em 150 países. O Google compartilha os dados com agências de resposta a emergências nessas localidades.
O modelo identifica risco em áreas de 20 quilômetros quadrados, mas não alcança a mesma precisão do sistema de alerta de inundações do Serviço Nacional de Meteorologia dos Estados Unidos. O sistema do Google não integra dados de radar local, que permitem rastreamento em tempo real da precipitação.
Dados processados e expansão futura
O Gemini processou 5 milhões de artigos de notícias de todo o mundo para identificar reportagens sobre inundações. Um usuário em fase de teste relatou que a ferramenta ajudou sua organização a responder mais rapidamente a eventos climáticos localizados.
A empresa não divulgou informações concretas sobre o nível de precisão do modelo de previsão. Esses dados devem ser disponibilizados conforme a ferramenta seja utilizada e avaliada em diferentes contextos.
Aliás, a equipe do Google pretende expandir o uso da tecnologia para prever outros fenômenos climáticos complexos. A empresa planeja aplicar a mesma abordagem para antecipar ondas de calor e deslizamentos de terra.
Esta é a primeira vez que o Google utiliza um modelo de linguagem para previsões meteorológicas. A companhia já recorreu à inteligência artificial para esse tipo de aplicação anteriormente. O modelo de previsão DeepMind WeatherNext 2 da empresa demonstrou ser extremamente preciso em aplicações anteriores.
