Aplicativo de IA, GraphCast prevê a previsão do tempo de 10 dias mais precisa do mundo

Em testes recentes, o GraphCast superou o sistema do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF) em precisão de previsão.

Em uma pesquisa publicada na revista Science, o GraphCast conseguiu fazer previsões mais precisas para 90% dos 1.380 parâmetros testados, incluindo temperatura, pressão, velocidade e direção do vento e umidade.

Mais importante ainda, o GraphCast supera significativamente o desempenho na previsão de eventos climáticos naturais extremos.

Espera-se que o sistema GraphCast do Google, com tecnologia de IA, revolucione o setor de meteorologia.

Em setembro de 2023, o GraphCast previu que o furacão Lee atingiria a costa da Nova Escócia, Canadá, nove dias antes do evento, enquanto as ferramentas tradicionais de previsão do tempo previram com apenas seis dias de antecedência. Além disso, elas se mostraram menos precisas em termos de hora e local de chegada.

Pesquisas mostram: “O GraphCast pode prever centenas de variáveis ​​climáticas por 10 dias no mundo todo em menos de um minuto.”

O modelo GraphCast combina algoritmos de aprendizado de máquina e “redes neurais de grafos” (GNNs) - uma arquitetura para processamento de dados espacialmente estruturados.

O sistema é treinado com mais de 40 anos de dados meteorológicos arquivados pelo ECMWF. O GNN permite a geração rápida de previsões com o mínimo de recursos computacionais.

A missão principal do GraphCast é prever as interações entre as condições atmosféricas em diferentes locais ao redor do globo.

No entanto, apesar dos avanços significativos do Google DeepMind, a previsão do tempo continua sendo uma tarefa desafiadora.

O sistema GraphCast ainda não é capaz de fornecer informações complexas que são essenciais para a previsão de eventos climáticos como furacões.

Ao mesmo tempo, embora os modelos de previsão tradicionais sejam mais capazes de se adaptar às mudanças climáticas, os modelos de IA treinados em dados históricos ainda enfrentam dificuldades conforme as condições climáticas mudam.

No entanto, os pesquisadores da DeepMind expressaram confiança na capacidade do modelo de se adaptar a diferentes tipos de sistemas meteorológicos. Uma versão de teste do GraphCast está atualmente disponível no site do ECMWF.

(de acordo com a Infocity)

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Fonte: https://vietnamnet.vn/he-thong-ai-graphcast-cua-google-cach-mang-hoa-nganh-khi-tuong-hoc-2215407.html