Machine learning reduz custo e aumenta precisão de previsões AI
São Paulo — InkDesign News —
Um recente desenvolvimento em machine learning propõe um avanço significativo na previsão do clima, graças a um novo modelo de inteligência artificial (IA) criado pela Microsoft, denominado Aurora. Esta inovação pretende elevar o padrão estabelecido pelas metodologias tradicionais de previsão climática.
Contexto da pesquisa
O estudo apresentado por Paris Perdikaris, professor associado de engenharia mecânica na Universidade da Pensilvânia, destaca a capacidade do modelo Aurora de prever padrões meteorológicos com precisão incomparável. Este trabalho se insere em um contexto de busca por melhorias nas previsões meteorológicas diante da crescente demanda por informações climáticas precisas, especialmente em um cenário de mudanças climáticas globais.
Método proposto
O modelo Aurora foi treinado exclusivamente com dados históricos, permitindo-lhe superar os centros operacionais tradicionais de previsão meteorológica. Com custos computacionais reduzidos, Aurora utiliza uma abordagem baseada em redes neurais profundas para processar e interpretar os dados, ao contrário dos modelos tradicionais que se baseiam em princípios físicos como conservação de massa e energia.
Resultados e impacto
Os resultados do modelo apresentam um desempenho surpreendente. Aurora foi capaz de prever todos os furacões de 2023 com maior precisão do que centros como o Centro Nacional de Furacões dos EUA. Em termos de métricas específicas, o modelo superou a precisão do ECMWF (Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Prazo) em 92% dos casos em previsões de 10 dias, em uma escala de aproximadamente 10 km².
“Pela primeira vez, um sistema de IA pode superar todos os centros operacionais de previsão de furacões”
(“For the first time, an AI system can outperform all operational centers for hurricane forecasting.”)— Paris Perdikaris, Professor Associado, Universidade da Pensilvânia
O impacto dessa tecnologia poderá redefinir a forma como as agências meteorológicas operam, com o potencial de prever eventos extremos exacerbados pelo aquecimento global. Nos próximos anos, a expectativa é que modelos como Aurora possam integrar observações de fontes de sensoriamento remoto, como satélites, para gerar previsões de alta resolução.
As aplicações de um modelo como este são vastas, desde a previsão de desastres naturais até a melhoria da segurança em transportes aéreos e marítimos durante tempestades. Fica evidente que, à medida que a pesquisa avança, as promessas da IA em previsões climáticas podem se tornar uma realidade.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
