Um estudo publicado na revista Nature apresenta um método que quase duplica a habilidade preditiva de modelos climáticos para horizontes de duas a seis semanas, desenvolvido pelo matemático Paulo Orenstein, do Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA).

Origem da pesquisa

Orenstein, formado em economia pela PUC‑Rio e doutor em estatística pela Stanford (2019), liderou a pesquisa que combina inteligência artificial com os modelos físicos tradicionais, conforme detalhado no artigo da Nature.

Como a IA melhora as previsões

Segundo Orenstein, a IA identifica padrões de erro que se acumulam nos modelos convencionais e os corrige, permitindo que previsões de três semanas, por exemplo, sejam ajustadas para reduzir desvios diários.

Impacto esperado

A equipe do IMPA espera que a técnica aumente a confiabilidade das previsões meteorológicas de médio prazo, contribuindo para decisões em setores como agricultura, energia e gestão de desastres, de acordo com o Brazil Journal.