Ferramenta de IA vai ajudar a prever perda de “mar de gelo” na região ártica

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Uma nova aplicação da inteligência artificial (IA) promete ajudar a antecipar a perda do chamado “mar de gelo” na região ártica, segundo um novo estudo publicado no jornal Nature Communications por cientistas do Instituto Alan Turing e da Pesquisa Britânica da Antártica (BAS).

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Chamada de “IceNet”, a ferramenta usa a IA para prever – com 95% de precisão – o possível volume de perda do mar de gelo (também conhecido como “banquisa” ou “banco de gelo”), com até dois meses de antecipação. A ideia é ajudar cientistas a fazerem projeções climáticas mais exatas já que, hoje, esse tipo de análise ainda é relativamente misteriosa.

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Entende-se por “mar de gelo” a camada de água salgada congelada nas regiões ártica e antártica do nosso planeta. Vasta em tamanho, essa camada é notoriamente difícil de ser analisada devido à sua relação complexa com a atmosfera e com o oceano. Desde sempre, essa camada passa por flutuações imprevisíveis de temperatura, mas por causa do aquecimento global, um aumento generalizado dela nas águas oceânicas fez com que, nos últimos 40 anos, o mar de gelo diminuísse pela metade.

Em termos proporcionais, imagine perder uma área 25 vezes maior que o Reino Unido.

“O ártico é a região bem à frente das mudanças climáticas e tem sido submetido a um aquecimento substancial nas últimas quatro décadas”, disse Tom Andersson, cientista de dados do Laboratório de IA no BAS e autor primário do estudo. “A IceNet tem o potencial de preencher um vazio urgente na medição climática do mar de gelo em prol dos esforços de sustentabilidade ártica, executando [simulações] milhares de vezes mais rápido que os métodos tradicionais”.

Atualmente, medições climáticas buscam aplicar as leis da física em cima de registros de alterações do mar de gelo no passado. Embora ele seja o formato mais tradicional, os resultados dessa análise não são muito exatos.

O que a IceNet faz é aplicar um conceito que os cientistas chamaram de “deep learning” (“aprendizado profundo”, na tradução literal). Ele funciona de forma bem parecida com o já conhecido machine learning, no sentido de que os cientistas alimentam a base de dados da ferramenta de IA com registros dessa perda do mar de gelo, e ela “aprende” como esse mar muda com o passar dos anos. Assim, ela estabelece padrões que podem ditar as mudanças que virão a acontecer no futuro.

“Nós já demonstramos que a IA pode prever mudanças no mar de gelo com precisão, então nosso próximo objetivo é desenvolver uma versão ‘diária’ dela, para que o modelo opere publicamente em tempo real, assim como as previsões do tempo que você vê por aí. Assim, podemos criar um sistema de alerta antecipado para a perda rápida de banquisas”, disse Anderson.

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