As previsões do tempo orientam diariamente decisões tomadas por companhias aéreas, operadores de redes elétricas, agricultores e serviços de emergência em todo o mundo.No entanto, especialistas alertam que a crescente adoção de inteligência artificial (IA) na meteorologia e o avanço dos mercados de apostas baseados em previsões climáticas estão aumentando o risco de manipulação dos dados utilizados para gerar esses prognósticos.Segundo análise publicada no MIT Technology Review, embora os riscos ainda sejam considerados administráveis, eles podem evoluir para problemas sistêmicos caso não sejam adotadas medidas de proteção para garantir a integridade das informações meteorológicas.Previsões influenciam setores estratégicosMuito além de informar se será necessário levar um guarda-chuva, as previsões meteorológicas servem de base para decisões com impacto econômico e social;Agricultores utilizam esses dados para escolher variedades de culturas, definir o momento da adubação, planejar investimentos em irrigação e determinar por quanto tempo o gado permanecerá em pastagens;Empresas do setor elétrico usam as previsões para decidir onde instalar parques solares e eólicos e até para definir preços da energia comercializada no mercado atacadista;Além disso, previsões do tempo são fundamentais para emitir alertas de eventos climáticos extremos e acionar medidas de resposta a desastres;Mais recentemente, elas também passaram a ter valor financeiro em um novo segmento: os mercados de previsão, nos quais pessoas apostam dinheiro em acontecimentos do mundo real, incluindo condições meteorológicas.Mercados de apostas aumentam incentivo à fraudeSegundo os especialistas, a possibilidade de obter ganhos financeiros nesses mercados cria incentivos para manipular dados meteorológicos.As previsões dependem de observações precisas das condições atmosféricas atuais, coletadas por estações meteorológicas instaladas em aeroportos, empresas de energia, sistemas de transporte e outros locais.Modelos tradicionais de previsão, como o Weather Research and Forecasting Model (WRF) e o Integrated Forecasting System (IFS) do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF, na sigla em inglês), combinam essas observações com modelos físicos para estimar o comportamento futuro da atmosfera.Falhas em instrumentos ou substituições de equipamentos podem afetar temporariamente os registros, mas normalmente esses problemas são detectados em tempo real ou corrigidos posteriormente.Além disso, os sistemas tradicionais utilizam um mecanismo conhecido como assimilação de dados, que compara cada nova medição com o que os modelos físicos indicam e também com dados coletados por estações próximas, ajudando a identificar inconsistências.Caso em aeroporto francês levantou alertaApesar desses mecanismos de proteção, novos tipos de ameaça começaram a surgir. No início deste ano, veículos de imprensa noticiaram que a estação meteorológica do aeroporto Charles de Gaulle, em Paris, teve seus registros manipulados para apresentar picos suspeitos de temperatura nos dias 6 e 15 de abril.As autoridades suspeitam que alguém tenha utilizado um secador de cabelo portátil ou até um isqueiro para aquecer artificialmente o sensor.A manipulação fez com que apostadores que haviam previsto que a temperatura alcançaria 22 °C recebessem pagamentos elevados, embora a média real registrada nesses dias tenha sido de aproximadamente 18 °C. Segundo a análise, um dos participantes obteve um prêmio de US$ 20 mil (R$ 102,5 mil).O caso foi descoberto por acaso por integrantes de uma organização climática sem fins lucrativos da França, que identificaram as anomalias e alertaram as autoridades.Previsão do tempo não está presente apenas em nossos smartphones – Imagem: gerada com IA (ChatGPT)/Olhar DigitalLeia mais:5 melhores cursos de IA para iniciantes4 melhores inteligências artificiais para criar e editar vídeosChina lança ofensiva de IA aberta para enfrentar gigantes dos EUAManipulações coordenadas seriam mais difíceis de detectarOs autores destacam que adulterar os dados de uma única estação costuma ser relativamente fácil de identificar por meio de monitoramento humano ou de métodos estatísticos existentes. O problema seria um cenário em que não houvesse supervisão humana ou em que um invasor alterasse discretamente os registros de diversas estações ao mesmo tempo.Nesse caso, pequenas modificações individuais poderiam parecer plausíveis isoladamente, dificultando a identificação de uma ação coordenada.Outro desafio é o fator tempo. Verificações detalhadas de dados e metadados podem levar horas ou dias, enquanto as previsões precisam ser divulgadas dentro de prazos rígidos.IA aumenta dependência dos dadosSegundo a análise, a adoção crescente de IA na meteorologia torna esse problema ainda mais relevante. Os chamados modelos orientados por dados (“data-driven models”) dependem diretamente da qualidade das observações meteorológicas.Pesquisadores do ECMWF estudam a possibilidade de produzir previsões de alta qualidade diretamente a partir das observações brutas, eliminando a etapa de assimilação de dados, que atualmente funciona como um filtro de qualidade.Outros grupos de pesquisa vão além e trabalham na integração de dados geoespaciais, incluindo informações de estações meteorológicas, com grandes modelos de linguagem e sistemas de IA autônomos para apoiar decisões em tempo real durante tempestades e outros eventos extremos.Embora essas tecnologias prometam maior velocidade, eficiência e precisão, retirar seres humanos do processo também amplia o conjunto de riscos.Da fraude à segurança nacionalOs especialistas descrevem diferentes níveis de ameaça. O cenário mais simples seria um apostador manipulando uma estação meteorológica para lucrar em mercados de previsão, como ocorreu no aeroporto Charles de Gaulle.Em um segundo nível, grupos de operadores financeiros poderiam alterar previsões relacionadas à geração de energia renovável para influenciar preços do mercado atacadista de eletricidade e obter vantagens econômicas.O cenário mais grave envolveria um Estado ou um agente de sabotagem manipulando dados de uma ou várias estações para acionar falsos alertas ou impedir que sistemas de alerta precoce funcionassem quando realmente fossem necessários.Segundo a análise, nessa situação, o problema deixaria de ser apenas uma fraude financeira e passaria a representar uma questão de preparação para desastres e até de segurança nacional.Três medidas para proteger as previsões com IAOs especialistas defendem três ações principais para reduzir esses riscos:A primeira é reforçar a segurança das estações meteorológicas, ampliando o monitoramento contínuo, os sistemas automáticos de detecção de anomalias e a supervisão humana. Eles também afirmam que os métodos utilizados para corrigir registros meteorológicos precisam se tornar mais rápidos para permitir a identificação de problemas praticamente em tempo real;A segunda recomendação é fortalecer a proteção dos dados utilizados pelos sistemas de IA. Isso inclui mecanismos de defesa distribuídos ao longo de toda a cadeia de processamento, além de ferramentas capazes de explicar o funcionamento dos modelos e aumentar sua resistência a ataques direcionados;A terceira medida consiste em ampliar a responsabilidade compartilhada entre todos os envolvidos no processo. Como os dados passam por operadores das estações, serviços meteorológicos nacionais e centros responsáveis pelas previsões, os autores afirmam que nenhum desses participantes consegue garantir sozinho a integridade das informações. Por isso, qualquer anomalia identificada deve ser comunicada rapidamente a todos os integrantes da cadeia.Caso deve servir de alertaNa avaliação dos especialistas, o episódio registrado no aeroporto Charles de Gaulle foi descoberto a tempo, mas deve ser encarado como um alerta para o futuro.À medida que os dados observacionais ganham importância nos sistemas modernos de previsão do tempo, será necessário fortalecer mecanismos de supervisão, ampliar a coordenação entre os diferentes órgãos responsáveis e desenvolver formas mais robustas de proteger tanto os dados quanto os modelos de IA utilizados na meteorologia.O post IA pode tornar as previsões do tempo mais vulneráveis; entenda apareceu primeiro em Olhar Digital.