Um trio de pesquisadores da Chonnam National University, A Universidade de Ciência e Tecnologia da Informação de Nanjing e a Academia Chinesa de Ciências descobriram que uma rede neural convolucional de aprendizado profundo foi capaz de prever com precisão eventos El Niño com até 18 meses de antecedência. Em seu artigo publicado na revista Natureza , Yoo-Geun Ham, Jeong-Hwan Kim e Jing-Jia Luo, descrever sua aplicação de aprendizado profundo, como foi treinado e como funcionou bem na previsão de eventos El Niño.

Os eventos El Niño-Oscilação Sul são períodos durante os quais a água se aquece acima das temperaturas normais em partes tropicais do Pacífico. Quando a água quente se move para o leste, isso leva a mais chuvas e outros eventos climáticos, como furacões, nas Américas, e menos chuva na Austrália e na Indonésia. Os modelos atuais podem prever com precisão esses eventos usando dados de medidores de temperatura da água espalhados por todo o mundo com até um ano de antecedência. Os cientistas gostariam de ser capazes de prever tais eventos ainda mais cedo, Contudo, porque podem ter um grande impacto em áreas onde o clima muda. Saber quando uma seca está chegando na Indonésia, por exemplo, poderia ajudar as autoridades a preparar depósitos de alimentos para alimentar pessoas que repentinamente ficaram impossibilitadas de cultivar seus alimentos por um período de tempo. Neste novo esforço, os pesquisadores adotaram uma abordagem diferente para prever eventos El Niño usando uma rede neural de aprendizado profundo, em vez de modelos convencionais de previsão do tempo.

Os pesquisadores relatam que treinaram seu sistema usando dados coletados de estações meteorológicas ao longo dos anos de 1871 a 1973. Os dados de tais fontes incluíam uma variedade de medições climáticas e ambientais, como temperatura do mar e conteúdo médio de calor oceânico. Os pesquisadores também o treinaram em 300 eventos El Niño que ocorreram entre os anos de 1961 a 2005. Uma vez que o sistema foi ensinado a reconhecer as condições que levaram aos eventos El Niño, eles o testaram usando dados de 1984 a 2017. Eles relataram que seu sistema era mais preciso do que os modelos meteorológicos atuais, identificando corretamente 24 de 34 eventos, em comparação com apenas 20 dos mesmos eventos identificados pela modelagem convencional. O sistema também conseguiu fazer isso com 18 meses de antecedência. Os pesquisadores também relataram que seu sistema foi capaz de reconhecer outros eventos que se acredita levarem a eventos El Niño, como um dipolo do Oceano Índico.

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