Resumo
- A ferramenta SEEDS AI do Google oferece previsões meteorológicas eficientes de médio prazo, melhorando as previsões de eventos climáticos raros e extremos.
- Comparado aos supercomputadores, o SEEDS pode produzir resultados precisos a um custo menor, reduzindo as despesas operacionais gerais para previsões.
- O modelo de IA gera grandes quantidades de previsões, fornecendo aos especialistas em meteorologia mais dados para análises e projeções climáticas.
Quando se trata de prever o tempo, ninguém consegue fornecer 100% de precisão. Apesar dos avanços alcançados em termos de ferramentas e recursos, ainda há espaço para melhorias. Não é novidade que os especialistas em monitorização meteorológica estão a estudar o desenvolvimento de IA e supercomputadores para criar modelos de previsão em grande escala. No entanto, o custo necessário para operar estes novos recursos pode aumentar exponencialmente ao longo do tempo. Agora, o Google interveio com uma ferramenta própria de IA para ajudar com esse problema.
A ferramenta de previsão do tempo do Google já está superando os modelos convencionais
GraphCast usa IA para prever o clima de até 10 dias em menos de 1 minuto
Em uma postagem no blog, o Google explica que desenvolveu um novo modelo generativo de IA chamado Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS). O modelo foi criado para desenvolver previsões meteorológicas em escala, mas a diferença entre ele e a tecnologia existente é o custo – em comparação com um supercomputador, por exemplo – o SEEDS pode produzir os mesmos resultados sem precisar da mesma tecnologia complexa. Em última análise, isso pode reduzir o custo geral da operação, tudo com o objetivo de prever com mais precisão tempestades e outros eventos climáticos ao longo do tempo.
Devido à grande quantidade de previsões que o SEEDS pode criar, também pode fornecer aos especialistas meteorológicos mais dados com que trabalhar, aumentando assim o potencial para mais análises. Com projeções climáticas adicionais ao seu alcance, os usuários provavelmente serão capazes de traçar uma imagem melhor do clima e do tempo esperados. A demonstração do Google de todo o potencial do SEEDS tal como está foi publicada recentemente na revista Science Advances.
Embora a ideia de o Google se envolver na previsão do tempo com IA possa parecer estranha, a empresa vem encontrando maneiras de aproveitar a tecnologia neste setor há algum tempo. Por exemplo, demonstrou o potencial do GraphCast – o modelo de aprendizagem de máquina da sua filial DeepMind – em 2023, mostrando as suas capacidades de previsão. Na época, foi capaz de mostrar que, em comparação com a previsão numérica do tempo, a IA poderia usar os mesmos dados históricos para desenvolver previsões precisas.
Nem todos concordam em usar IA para trabalhos que foram, até agora, executados anteriormente por humanos, mas é difícil negar sua funcionalidade. Em alguns casos, a sua precisão pode até ser o que eventualmente encoraja todos os meteorologistas a recorrerem a ele no futuro.
