A previsão do tempo é de grande importância para a vida. E, a DeepMind, subsidiária do Google, estuda a aplicação do aprendizado de máquina às previsões do tempo para projeções mais precisas e claras.
Previsão do tempo de curto prazo” é uma previsão da tendência do tempo nas próximas 0-12 horas, e “previsão do tempo” é um tipo de previsão do tempo de curto prazo, que se refere especificamente à previsão do tempo nas próximas 0-2 horas, que é uma fonte de energia. A gestão, os serviços marítimos, os sistemas de alerta de cheias, o controlo do tráfego aéreo, etc. fornecem informações essenciais para a tomada de decisões.
Recentemente, a DeepMind, um laboratório de IA do Google, publicou um artigo na Nature, cujo conteúdo da pesquisa é aplicar o aprendizado de máquina à previsão do tempo de chuva e criar um modelo gerador profundo (Deep Generative Model – DGM).
A previsão do tempo de hoje é impulsionada principalmente pelo Sistema Numérico de Previsão do Tempo (NWP), mas é difícil para o NWP gerar previsões de alta resolução para o tempo próximo dentro de 2 horas, por exemplo. A previsão a curto prazo preenche esse intervalo crítico. No entanto, os métodos de previsão a curto prazo convencionais também têm deficiências.
O Ifanr aponta que, nos últimos anos, vários métodos de previsão climática baseados em aprendizado de máquina foram desenvolvidos. Embora esses métodos possam prever com precisão chuvas de baixa intensidade, eles não funcionam bem em eventos raros de chuva moderada e forte.
Nesse contexto, a DeepMind acredita que, para tornar a previsão do tempo mais valiosa, é necessário fornecer previsões precisas, considerar totalmente a incerteza e fazer melhorias estatisticamente significativas nas previsões de chuva forte.
DeepMind e os estudos de aprendizado de máquina nas previsões do tempo
Os avanços no sensoriamento do tempo permitiram que radares de alta resolução fossem usados em altas frequências, muitas vezes a cada 5 minutos com resolução de 1 km. Esses dados de alta qualidade fornecem oportunidades para a intervenção da tecnologia de aprendizado de máquina.
O DGM da DeepMind aprendeu a distribuição de probabilidade dos dados e foi treinado com base em um grande número de conjuntos de dados de eventos de precipitação registrados pelo radar britânico de 2016 a 2018.
Após o treinamento, ele pode fornecer nowcasts após a execução em uma única GPU NVIDIA V100 por pouco mais de um segundo. DeepMind afirma que DGM pode prever eventos climáticos que são difíceis de rastrear sob aleatoriedade potencial e prever com precisão a localização da precipitação.
Julgado por 56 meteorologistas, em comparação com a previsão a curto prazo convencional e outros modelos de aprendizado de máquina, o DGM tem uma previsão a curto prazo mais realista e consistente em uma área de 1536 km x 1280 km, em comparação com os outros dois em 89% dos casos. O método é mais preciso e prático, e o tempo de aproximação é de 5 a 90 minutos, relata o Ifanr.
O pesquisador sênior da DeepMind, Shakir Mohamed, acredita que “A capacidade de modelar fenômenos complexos, fazer previsões rápidas e expressar incertezas torna a inteligência artificial uma ferramenta poderosa para cientistas ambientais”.
Em linha com esta situação, o modelo DeepMind e outros modelos semelhantes podem ter uma ampla gama de aplicações, ajudando os analistas a gastar menos tempo navegando na pilha cada vez maior de dados de previsão, de modo a se concentrar no significado por trás da previsão, finaliza o Ifanr.
Via: Ifanr
