A inteligência artificial (IA) tem revolucionado a previsão do tempo em apenas alguns anos, com modelos globais de IA agora capazes de produzir previsões que competem com alguns dos melhores sistemas de previsão baseados em física.

No entanto, quando se passa de uma escala global para regional, a previsão torna-se mais desafiadora para a IA. Isso é especialmente relevante para a previsão da intensidade dos hurricânes.

Desafios na previsão regional

A IA enfrenta dificuldades em capturar a dinâmica rápida e variável dos hurricânes, que podem intensificar rapidamente, transformando-se de tempestades tropicais em monstros destrutivos em poucas horas.

Observações diretas e simulações de modelos meteorológicos são as principais fontes de dados usadas para treinar modelos de IA. Observações diretas, embora detalhadas, são limitadas a regiões costeiras e esparsas sobre o oceano aberto, onde muitos dos estágios cruciais do desenvolvimento do hurricâne ocorrem.

Os satélites modernos ajudam a preencher algumas lacunas, mas não conseguem fornecer uma visão completa da estrutura tridimensional de todos os hurricânes ao redor do mundo simultaneamente.