DeepMind, laboratório de IA da Google, apresenta o GenCast
O laboratório de inteligência artificial (IA) DeepMind, da Google, lançou um novo modelo que já é considerado o melhor na sua categoria. O GenCast é uma plataforma de probabilidade com resultados impressionantes em previsão do tempo e identificação de fenômenos climáticos.
De acordo com o anúncio da DeepMind, a IA é capaz de fornecer a probabilidade de determinadas condições com até 15 dias de antecedência, superando a precisão do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo, uma entidade renomada na área.
Tecnologia, negócios e comportamento sob um olhar crítico
O GenCast possui a capacidade de fazer uma previsão de 15 dias em apenas 8 minutos. A Google planeja disponibilizar todo o código do modelo para a comunidade de meteorologia, a fim de incentivar o desenvolvimento de novos sistemas baseados no GenCast.
O que o GenCast faz de diferente?
O diferencial do novo sistema está na maneira como fornece os resultados. Em vez de uma única estimativa para o clima, o GenCast trabalha com a probabilidade de 50 ou mais cenários simultâneos, oferecendo a estimativa de cada acontecimento. Os elementos calculados incluem temperatura, velocidade do vento e pressão em diferentes altitudes.
O modelo utiliza dados atualizados do clima e eventos passados para identificar padrões e mudanças sazonais. Ao receber uma solicitação, ele compara parâmetros aleatórios com resultados anteriores para gerar a probabilidade.
Além de prever as condições climáticas diárias, o GenCast também é capaz de prever fenômenos climáticos extremos, como ciclones e tempestades. Esses alertas são essenciais para que governos possam se preparar, alocar recursos e alertar a população sobre possíveis problemas.
Além da previsão do tempo para prevenção de desastres naturais, os dados do GenCast podem ser úteis para o setor energético, como para calcular o funcionamento de turbinas eólicas com base nos ventos de um determinado período. A Google planeja colaborar com profissionais da meteorologia para aprimorar o modelo e encontrar aplicações práticas para essa tecnologia.
Fonte: Tecmundo
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