Foi um dos temas abordados a pretexto das tempestades que afetaram o país, Portugal continental e também o arquipélago da Madeira, a utilização da inteligência artificial para a concretização dos modelos de previsão, por exemplo, do trajeto percorrido pelas depressões. João Rocha e Melo, muito boa tarde. Têm os meteorologistas os dias contados, fruto do contributo da inteligência artificial para as previsões relativamente às depressões?

Boa tarde, tudo bem? Obrigado pelo convite. Não. Temos que entender aqui que isto não é uma substituição aos meteorologistas, mas sim uma grande ferramenta que os meteorologistas podem utilizar, porque nós temos que nos lembrar sempre que o ponto de partida de qualquer modelo, dos modelos físicos também que preveem o tempo, é nos dados. É quando nós conseguimos, como sabemos muito bem, os balões meteorológicos, eu estou aqui a entrar pela parte meteorológica, que já sai um bocadinho até da inteligência artificial, mas toda essa parte dos dados é a base disto tudo. A melhor maneira de percebermos isto é juntarmos aqui um exemplo mais fácil do que perceber como funciona um modelo meteorológico, que é, por exemplo, imaginemos uma moeda de cara ou coroa. Nós, para percebermos qual é a probabilidade de uma coisa cair cara ou cair coroa, podíamos fazer duas maneiras, que era: podíamos pensar na força que o nosso polegar faz para a moeda rodar e então pensar se cairia cara ou coroa, mas essa conta é muito complicada. E então, uma coisa que podemos fazer é dizer assim: "Então eu vou tentar 1000 vezes rodar uma moeda e ver se calha cara ou se calha coroa". E então dizemos que a probabilidade é 50/50. Qual é aqui o problema? Nós não podemos, de facto, pôr baldes d'água no céu e fazer com que chova para ver isso. E então simulamos. Fazemos ambientes falsos, corremos 20, 30, 50, 1000 vezes, foi evoluindo nos últimos anos por causa da capacidade computacional, foi evoluindo, e então é aí que há esta parceria entre os modelos físicos, os meteorologistas, os dados, a inteligência artificial, é fazermos estas simulações e depois dizemos assim: "Quando simulámos 1000 vezes, a depressão Charles e a tempestade Bruna passaram mais por ali ou tiveram tendência a ir mais por este caminho". E é isto, mas em esteroides, como costumamos dizer, portanto, é isto que eu acabei de explicar de uma maneira bastante mais complexa, que os meteorologistas fazem em comunhão com a inteligência artificial, que nos permite então perceber por onde passam estas tempestades. É com base nestas simulações, nestas "vamos fingir que um cenário aconteceu 1000 vezes para ver qual dos cenários é que aconteceria mais vezes".

E permite a concretização destes modelos, imagino, num período de tempo muito mais curto.

Exatamente, período muito mais curto. Aí não podemos atribuir o mérito só à inteligência artificial, mas também à evolução tecnológica da parte do hardware. Esta conversa que temos tido nos últimos tempos, que toda a gente sabe sobre os chips do computador. Portanto, a inteligência artificial sozinha provavelmente não teria lá chegado, mas é a comunhão entre conseguirmos correr muitos modelos de uma maneira mais depressa que nos permite chegar a estas conclusões tão rápido, comparado há 20, 30, 40 anos.

O resultado é mais fidedigno?

O resultado acaba por ser mais fidedigno, sim, por uma questão de quantidade, que é qualquer simulação, nós podíamos fazer assim: "Mas e se eu tiver 20 modelos muito bons versus 1000 modelos um bocadinho piores?" Pode ser quase uma discussão filosófica, às vezes, entre especialistas da área, mas o que outros estudos, e até fora da meteorologia, nos têm mostrado é que, de facto, esta quantidade, esta capacidade de gerarmos mais vezes os cenários, aproxima os resultados da solução mais provável que, por sua vez, acaba por ser a que acontece.

A definição destes modelos está ao alcance de qualquer um de nós ou não? São necessários-

Ainda não. Ou seja, é necessário, por isso é que eu dizia no início que há uma junção entre os meteorologistas e a tecnologia, que é preciso, por enquanto, não só pela parte dos supercomputadores que são usados para estes modelos, mas ainda é preciso um conhecimento grande e um acesso a dados e um entendimento do que é que os próprios modelos às vezes nos estão a dizer, que não permite ser o acesso a todos. O que aconteceu, por sua vez, como nós muito sabemos hoje em dia, porque basta ir à internet e conseguimos ver, o que aconteceu muitas vezes são especialistas da área, portanto, neste caso, os meteorologistas, que constroem, por exemplo, websites, aplicações que permitem a leigos, a todos nós que queremos saber qual é o tempo de amanhã, perceber o que é que pode acontecer. Mas houve esta camada de ter um especialista no meio entre nós e o modelo. Se o modelo agora vai evoluir de uma maneira que nos seja intuitiva, pronto, o futuro poderá dizer. Mas se evoluir dessa maneira, foi porque os especialistas da área que entendiam os resultados do modelo, entendiam, conseguiam compreender o que é que nos modelos estava a dizer, construíram para nós plataformas, aplicações, com maneiras de visualizações de nós interpretarmos o que é que estava a acontecer. Mas tem sempre que haver esta camada de especialistas por trás, como eu dizia no início, nem que seja para os dados continuarem a ser fidedignos. Eu não sei onde é que devo pôr um balão meteorológico. Quem sabe é um meteorologista, que com certeza que hoje em dia provavelmente o faz com recursos à inteligência artificial. No entanto, não é o meu trabalho pôr um balão meteorológico no céu. Não deixa de ser um trabalho de um meteorologista que, tal como o meu e como o vosso, faz o trabalho dele em 2026 de uma maneira diferente do que fazia em 1970, mas não deixa de ser um meteorologista que tem a capacidade de pôr isto a funcionar, desde os dados aos modelos, à resposta correta do que é que vai acontecer.

Podem respirar de alívio, pelo menos para já, os meteorologistas do Instituto Português do Mar e da Atmosfera. João Rocha e Melo, muito obrigado pela sua presença nesta edição especial de "Mundo IA", a pretexto da conceção de modelos de previsões meteorológicas, tendo por base a depressão Charles.