Google revela IA generativa capaz de prever futuros desastres climáticos em tempo recorde
A IA generativa agora pode criar texto, imagens, músicas, vídeos e até videogames. Agora é hora de adicionar a previsão do tempo a essa lista. Uma nova IA desenvolvida pelo Google chamada SEEDS é capaz de prever o tempo com tanta precisão que especialistas dizem que pode até prever futuros desastres climáticos. No entanto, esta tecnologia visa principalmente reduzir o custo da previsão do tempo, especialmente condições meteorológicas extremas.
Com as mudanças climáticas, os desastres naturais estão se tornando não apenas mais frequentes, mas também mais poderosos. Nesse sentido, há necessidade de uma previsão do tempo precisa para que a população possa se preparar e se proteger em caso de perigo. Infelizmente, o clima é muitas vezes difícil de prever porque é influenciado por vários fatores ambientais que podem mudar em curtos períodos de tempo.
Essa situação complica a previsão, especialmente quando se trata de eventos climáticos extremos, como furacões ou ondas de calor. Para encontrar uma solução adequada, o Google revelou recentemente seu novo AI SEEDS generativo (Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler), que visa melhorar a precisão das previsões enquanto reduz seu custo. A pesquisa por trás desse novo sistema foi publicada na revista Science Advances.
Entendendo os desafios dos sistemas de previsão existentes
Para entender melhor as implicações potenciais desse novo modelo de IA, é importante notar que os métodos de previsão atualmente usados pelos meteorologistas são limitados de muitas maneiras. As previsões, é claro, podem ser precisas para os padrões climáticos diários, mas quando se trata de prever eventos extremos, os métodos usados rapidamente atingem seus limites.
No processo de previsão, os serviços meteorológicos criam os chamados "conjuntos". São uma série de previsões possíveis com base nas condições meteorológicas iniciais medidas. O conjunto é então processado por outros algoritmos para produzir uma previsão média, que é a previsão final. Portanto, as condições iniciais de medição são cruciais para a qualidade das previsões. Para obter os melhores resultados possíveis, os meteorologistas costumam introduzir variações aleatórias. Imprecisões nas condições iniciais podem afetar grandemente os resultados dos modelos resultantes. Isso tem um impacto direto na precisão de previsões de longo prazo ou previsões de eventos extremos, que são particularmente complexas e imprecisas.
Para prever catástrofes climáticas, como furacões e ondas de calor, os especialistas precisam gerar um número muito grande de previsões que compõem o conjunto. Teoricamente, essa técnica é bastante viável, mas requer muitos recursos. Para se ter uma ideia da complexidade do trabalho, os cientistas do Google calcularam que, para prever corretamente um evento com apenas 1% de probabilidade, é preciso fazer até 10 mil previsões em um único conjunto. Enquanto os meteorologistas costumam fazer entre 10 e 50 previsões.
IA que gera (em vez de calcular) previsões meteorológicas
A SEEDS utiliza tecnologia de ponta para gerar de forma rápida e eficiente grandes conjuntos de previsões meteorológicas. Para fazer isso, o novo modelo generativo do Google usa apenas duas previsões existentes para gerar rapidamente uma variedade de opções potenciais para expandir a gama de cenários possíveis sem exigir muitos dados brutos ou cálculos sérios. O sistema é capaz de gerar 256 previsões em três minutos, e esse desempenho pode ser significativamente melhorado, diz a empresa.
De acordo com o Google, o SEEDS cria previsões comparáveis em qualidade às do American Global Ensemble Forecasting System (GEFS). "Mais importante, o custo computacional por modelo é insignificante em comparação com as horas de computação necessárias para que os supercomputadores façam uma previsão", acrescenta a empresa em um comunicado à imprensa.
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