A Ferramenta Meteorológica da Google Tem um Desempenho 97% Superior ao dos Principais Meteorologistas

A Ferramenta Meteorológica da Google Tem um Desempenho 97% Superior ao dos Principais Meteorologistas

Crédito: Depositphotos

O GenCast, uma ferramenta de previsão meteorológica baseada em IA, gera previsões de 15 dias altamente precisas em poucos minutos, oferecendo conveniência para o planeamento diário e avisos que salvam vidas em caso de eventos meteorológicos extremos.

Apesar dos progressos da meteorologia moderna, a previsão do tempo com precisão continua a ser difícil devido à complexidade da análise de inúmeros pontos de dados, especialmente para períodos de tempo alargados.

Desenvolvido pela Google DeepMind, o GenCast tira partido de quatro décadas de dados históricos do ECMWF, o serviço meteorológico mais exato do mundo, para melhorar a precisão das previsões.

Precisão notável nas previsões meteorológicas

O GenCast superou as previsões do ECMWF para 2019, alcançando uma precisão 97,2% maior para previsões de 15 dias e 99,8% para previsões de curto prazo, superando ferramentas anteriores como o GraphCast.

Ao gerar várias simulações e consolidá-las, o GenCast fornece previsões em apenas oito minutos utilizando os processadores TPU v5 da Google, ultrapassando largamente os supercomputadores tradicionais.

O GenCast utiliza um modelo de difusão adaptado à geometria esférica da Terra, o que lhe permite prever cenários meteorológicos complexos com base nas condições mais recentes.

Para além da previsão

No entanto, desde salvar vidas através de avisos precoces de condições meteorológicas adversas até ajudar projectos de energias renováveis através da identificação de padrões de vento, o impacto do GenCast vai muito além das actualizações meteorológicas diárias.

Embora ainda não esteja disponível como aplicação, a Google está a partilhar os dados do GenCast com especialistas, abrindo caminho a uma maior precisão nas aplicações meteorológicas e a avanços meteorológicos mais vastos.


Leia o Artigo Original: New Atlas

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