Cientistas chineses informaram, nesta quarta-feira (5), que conseguiram aprimorar a previsão do tempo global com o uso de inteligência artificial. Enquanto um grupo de pesquisadores da Huwaei desenvolveu um algoritmo ultrarrápido para meteorologia de uma semana, outro da Universidade de Pequim, em parceria com a Universidade da Califórnia, aprimorou a localização de curto prazo para chuvas extremas.
Os algoritmos e métodos criados pelos pesquisadores estão descritos em um estudo publicado na última edição da revista Nature, um espaço muito disputado entre os cientistas.
Segundo os pesquisadores, as metodologias usadas nos estudos trazem abordagens tradicionais de computação para a meteorologia, com base em equações da física e métodos de inteligência artificial, que identificam padrões a partir de dados.
Para obter um resultado significado, Huwaei explica que usou uma grande quantidade de informações para “treinar” seu modelo, que foi batizado de Pangu-Weather. Para se ter uma ideia, os computadores responsáveis pelo “aprendizado de máquina” foram alimentados com 39 anos de dados globais de padrões meteorológicos.
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De acordo com o estudo, o segredo foi combinar duas fontes: os elementos corretos da previsão numérica clássica (que é lenda, mas precisa) e as abordagens de IA (que são rápidas, mas imprecisas).
“Com os dados de previsões passadas reanalisados, o Pangu-Weather obteve resultados de previsão determinística mais fortes que os do melhor sistema de previsão de tempo numérica em operação, o sistema integrado do Centro Europeu de Previsão Meteorológica de Médio Prazo (ECMWF)”, afirma o estudo liderado por Kaifeng Bi.
O resultado da disputa entre a previsão numérica e as abordagens de IA foi um empate técnico. Porém, o projeto foi capaz de rodar previsões meteorológicas em uma velocidade 10 mil vezes mais rápida.
O avanço é importante porque a disponibilidade de supercomputadores que conseguem processar algoritmos “pesados” é um fator que limita agências de meteorologia de diversos países.
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