GOOGLE DESENVOLVE IA QUE FAZ PREVISÃO DO TEMPO QUASE INSTANTÂNEA

A previsão do tempo é notoriamente difícil, mas nos últimos anos; os especialistas sugeriram que o aprendizado de máquina pode ajudar a separar melhor a luz solar da neve molhada. O Google é a última empresa a se envolver; e um post nesta semana publicou um novo estudo que diz que permite previsões meteorológicas “quase instantâneas”.

O trabalho está em um estágio inicial e ainda não foi integrado a nenhum sistema comercial, mas os primeiros resultados parecem promissores. Em um artigo não revisado por especialistas, os pesquisadores do Google descrevem como eles podem gerar previsões precisas de precipitação até seis horas antes, com uma resolução de 1 km com base nos “minutos” do cálculo.

Essa é uma melhoria significativa em relação aos métodos existentes; pode levar horas para criar previsões, embora eles façam isso por períodos mais longos e gerem dados mais complexos.

As tecnologias existentes de previsão do tempo incluem um “fluxo óptico” que lê os movimentos das nuvens e uma “previsão de simulação” que cria simulações físicas detalhadas de sistemas meteorológicos. No entanto, essas duas, especialmente as previsões de modelagem, têm um problema em que a carga computacional se torna grande.

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Por exemplo, a previsão do tempo do governo dos EUA processa 100 terabytes de dados enviados a partir de estações meteorológicas por dia; mas são necessárias várias horas para que um supercomputador faça uma previsão. Isso limita o número de vezes por dia em que você pode fazer uma previsão, o que leva à publicação de dados de previsão mais antigos.
Por outro lado, uma das tecnologias existentes, o radar Doppler; prevê precipitação em tempo real, mas sua precisão não é ideal. A imagem abaixo mostra a posição da nuvem, como mostrado no satélite acima, e a posição da chuva medida usando o radar Doppler abaixo; mas você pode ver que há um espaço entre elas.

Os pesquisadores do Google disseram que coletaram dados de radar sobre inteligência artificial de 2017 a 2019 pela Administração de Oceanos e Atmosfera dos Estados Unidos (NOAA) e treinaram modelos de inteligência artificial. Quando os pesquisadores compararam a eficácia do novo método com as características do método convencional; descobriram que o novo método cumpre as mesmas ou melhores previsões que o método convencional. Em particular, os modelos de IA mostraram excelentes resultados para previsões meteorológicas após 6 horas.

A tecnologia que usamos para previsões meteorológicas melhorou significativamente na última década. Como relatamos anteriormente, até usamos supercomputadores para fazer previsões muito mais precisas. Com alguma ajuda do aprendizado de máquina, o Google acredita que pode ajudar a tornar a previsão do tempo mais rápida do que nunca.

Este documento não foi revisado no momento da redação deste documento e não foi incluído em sistemas comerciais, mas seu potencial futuro é considerado “muito promissor”.

De acordo com o engenheiro de software do Google, Jason Hickey, “se você precisar de 6 horas para calcular a previsão; ele permitirá que você faça 3-4 execuções por dia e leve a previsões baseadas em dados por mais de 6 horas; o que limita nosso conhecimento do que está acontecendo agora.”
Os pesquisadores também acreditam que os modelos de inteligência artificial do Google fornecem “a ferramenta essencial necessária para se adaptar efetivamente às mudanças climáticas; especialmente em condições climáticas extremas”.

A coisa mais útil sobre o uso do aprendizado de máquina nas previsões meteorológicas são as previsões rápidas; enquanto as previsões mais longas são mais adequadas para modelos poderosos.
O termo “inteligência artificial” é um termo geral que abrange várias máquinas treinadas com a ajuda de uma pessoa ou de forma totalmente independente. Assim, as tecnologias de IA realizam certas tarefas cognitivas da mesma maneira ou melhor que os humanos.

Máquinas de inteligência artificial podem ler e entender texto, ver e identificar imagens, mover-se fisicamente em torno de obstáculos; ouvir sons e entendê-los, além de sentir seu ambiente externo.
Por exemplo; o Gmail e o Google Docs agora usam o AI para ler o que você imprime e, em seguida; entendem o suficiente para recomendar o que imprimir em seguida com o Smart Compose.

O Facebook usa a IA para determinar quem está em suas fotos e recomenda quem marcar.

Os carros autônomos usam a IA para detectar obstáculos e dirigir com segurança e eficiência (espero).
A Siri no seu iPhone usa a IA para entender seus comandos de voz e criar respostas que fazem sentido.
As tecnologias domésticas inteligentes, como câmeras em anel e termostatos Nest; usam a IA para detectar alterações no ambiente observado e; em seguida, tomam medidas dependendo de como elas se sentem.

Algumas das tecnologias de inteligência artificial que você pode ouvir são aprendizado de máquina, visão computacional; geração de linguagem natural, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e redes neurais.

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