NASA e IBM trabalham em IA para previsão do tempo mais precisa

Entre tantas revoluções trazidas pelo avanço atual da inteligência artificial (IA), a previsão do tempo é um campo que pode se beneficiar muito da tecnologia. E não em casos rasos como dizer se vai ou não chover amanhã, mas prever – e evitar – tragédias causadas por fenômenos naturais e muito mais.

Nesse sentido, NASA e IBM deram as mãos para desenvolver um modelo básico de IA para aplicações meteorológicas e climáticas. A proposta é unir o conhecimento e habilidades de ambas as empresas nas áreas de ciências da Terra e inteligência artificial. A promessa é que essa união vai trazer “vantagens significativas sobre a tecnologia existente”.

Atualmente, modelos complexos de IA, como o GraphCast e o Fourcastnet, já trazem previsões meteorológicas muito mais rapidamente e também mais precisas do que os modelos tradicionais. Mas a IBM lembra que esses modelos são meros “emuladores de inteligência artificial”. Ou seja, esses emuladores de IA podem, sim, fazer previsões meteorológicas com base em conjuntos de dados de treinamento, mas não possuem aplicações além disso.

Imagem: divulgação / IBM

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NASA e IBM trabalham na previsão do tempo do futuro

Assim, a expectativa da agência espacial norte-americana ao lado da IBM é que o modelo básico de IA em desenvolvimento, em comparação com os modelos atuais de previsão do tempo, tenha acessibilidade ampliada, tempos de resposta mais rápidos e também maior diversidade de dados.

Claro, outro objetivo é melhorar (ainda mais) a precisão das previsões climáticas. Espera-se, por exemplo, que este modelo desenvolvido pela NASA e IBM possa prever fenômenos meteorológicos e ainda “identificar condições propícias a tudo, desde turbulência de aviões até incêndios florestais”.

Em maio deste ano, as duas gigantes já haviam implementado um primeiro modelo que usa dados de satélites da NASA para inteligência geoespacial; segundo a IBM, hoje é o maior modelo geoespacial na plataforma de IA de código aberto Hugging Face.

Este modelo atual tem sido utilizado para rastrear e monitorar a plantação de árvores e atividades de cultivo em áreas de torres de água (paisagens florestais que retêm água) no Quenia e também para analisar ilhas de calor urbanas nos Emirados Árabes Unidos.