De acordo com a IBM, os modelos atuais, como GraphCast e Fourcastnet, já são capazes de gerar previsões mais precisas do que os meteorologistas. No entanto, eles são apenas emuladores de IA, e não modelos básicos.
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Um novo modelo básico é necessário
Os emuladores de IA podem fazer previsões meteorológicas com base em conjuntos de dados de treinamento, mas não possuem aplicações para além disso. Eles não codificam, por exemplo, a física que está no centro da previsão do tempo.
Já o modelo básico, ou seja, grandes modelos de aprendizado de máquina treinados em grandes volumes de dados, é a tecnologia básica que alimenta aplicativos generativos. Ele funciona como um modelo de “fundação” para aprimorar ou automatizar totalmente tarefas em vários departamentos — e não apenas para casos específicos. Os modelos de base são perfeitos para setores onde os dados de treinamento podem ser muito difíceis — é o caso das ciências.
De acordo com a NASA e IBM, o novo modelo de IA deve oferecer “vantagens significativas sobre a tecnologia existente”. Em comparação com os modelos atuais, a NASA e IBM esperam que a nova IA tenha acessibilidade ampliada, tempos de inferência mais rápidos e maior diversidade de dados.
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Previsões mais precisas
Outro objetivo importante é melhorar a precisão das previsões para outras aplicações climáticas. As capacidades esperadas incluem prever fenômenos meteorológicos, inferir informações de alta resolução com base em dados de baixa resolução e “identificar condições propícias a tudo, desde turbulência de aviões até incêndios florestais”.
A nova IA desenvolvida pela NASA e IBM tem o potencial de revolucionar a maneira como fazemos previsões meteorológicas e climáticas. Com a tecnologia, será possível prever fenômenos com mais precisão e antecedência, o que pode ajudar a salvar vidas e proteger bens.
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