Stochastic Differential Equations otimizam modelagem de clima

São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores da Universidade de Cambridge aplicam técnicas de machine learning, especificamente processos estocásticos, para modelar séries temporais de temperatura em dados climáticos da NASA. Essa abordagem pode transformar a previsão climática e a precificação de derivados de clima.

Arquitetura de modelo

O projeto utiliza o processo de Ornstein-Uhlenbeck (O-U), um tipo de Equação Diferencial Estocástica (SDE) amplamente utilizado na modelagem de fenômenos com componentes aleatórios, como temperatura. Este processo se destaca por sua capacidade de representar a mean reversion, onde os valores tendem a retornar a uma média ao longo do tempo, algo crucial para analisar o comportamento sazonal das temperaturas.

Treinamento e otimização

Os pesquisadores implementaram um modelo baseado em Fourier para ajustar a média e a volatilidade da série temporal. O parâmetro de reversão à média ((kappa)) foi estimado em 0.861 para a cidade de Mumbai, indicando uma rápida convergência das temperaturas em direção à média sazonal. A validação do modelo, utilizando 80% dos dados disponíveis, foi realizada para prever os valores futuros de temperatura.

“Esses modelos ajudam agricultores e empresas a gerenciar riscos climáticos de forma mais eficaz.”
(“These models help farmers and businesses manage climate risks more effectively.”)

— Nome, Cargo, Instituição

Resultados e métricas

Os resultados demonstraram que a volatilidade das temperaturas é variável, o que não se encaixa em suposições de variância constante. As análises do modelo mostraram um ajuste robusto, com comparação dos resíduos do ajuste com dados históricos. O impacto dos valores extremos foi mitigado através da utilização da transformação logarítmica nas anomalias das temperaturas.

A combinação de métodos estocásticos com dados climáticos oferece novas perspectivas para aplicações práticas em finanças, como na precificação de derivativos climáticos. A pesquisa conclui que, ao aprimorar as previsões, é possível auxiliar diversos setores que dependem diretamente das condições climáticas.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)