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 produzir 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.
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 meteorológica previram apenas seis dias antes. 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 em todo o mundo 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 usando dados meteorológicos arquivados pelo ECMWF por mais de 40 anos. O GNN permite a geração rápida de previsões com o mínimo de recursos computacionais.
A principal missão do GraphCast é prever a interação 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 cruciais 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 beta do GraphCast está atualmente disponível no site do ECMWF.
(de acordo com a Infocity)
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