Novo AI da Deepmind pode ajudar a prever o tempo extremo mais rapidamente
Novo AI da Deepmind Prevendo o tempo extremo mais rápido do que um raio!
- O GraphCast AI da Deepmind pode produzir uma previsão do tempo precisa de 10 dias em menos de um minuto.
- O modelo de IA da empresa, de propriedade do Google, é o primeiro que consegue superar os previsores convencionais.
- Os especialistas da Deepmind disseram ao FT que conseguiram prever a chegada do furacão Lee três dias antes dos concorrentes.
Novas pesquisas mostraram que um modelo de IA desenvolvido pela Deepmind, empresa de propriedade do Google, superou os previsores tradicionais do tempo pela primeira vez.
O estudo revisado pelos pares, publicado na revista Science, afirmou que o modelo GraphCast da Deepmind “superou significativamente” o sistema convencional de previsão do tempo, que é operado pelo Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Prazo.
O modelo de IA pode produzir uma previsão precisa de 10 dias em menos de um minuto e representa “um ponto de virada na previsão do tempo”, segundo o artigo.
“A previsão do tempo é um dos problemas mais desafiadores em que a humanidade tem trabalhado há muito tempo”, disse Pushmeet Kohli, VP de pesquisas da Deepmind, ao Business Insider.
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“Se você olhar o que aconteceu nos últimos anos com as mudanças climáticas, isso é um problema incrivelmente importante”, afirmou.
O GraphCast é treinado com 39 anos de dados históricos do tempo do ECMWF. Segundo oFinancial Times, a pesquisa mostrou que as previsões do tempo de três a dez dias feitas pelo GraphCast eram mais precisas do que as previsões tradicionais.
No entanto, a Deepmind alertou que o modelo possui algumas limitações em comparação com as previsões não baseadas em IA quando se trata da incerteza inerente às previsões de longo prazo do tempo.
Falando ao FT, os arquitetos do projeto disseram que o GraphCast conseguiu prever onde o furacão Lee, uma tempestade poderosa que atingiu a América do Norte este ano, desembarcaria três dias antes dos previsores tradicionais.
O especialista em aprendizado de máquina do ECMWF, Matthew Chantry, disse ao Insider que o GraphCast representa “um avanço significativo e bem-vindo” para a indústria.
Ele disse ao FT que, uma vez treinados com uma variedade mais ampla de dados históricos, modelos como o GraphCast se mostrarão muito mais baratos do que os métodos atuais de previsão do tempo, que dependem de supercomputadores poderosos (e caros).
“Podemos estar falando de 1.000 vezes mais barato em termos de consumo de energia”, disse ele. “Isso é uma melhoria miraculosa.”
