SHENZHEN, China, 4 de agosto de 2023 /PRNewswire/ -- É provável que julho de 2023 tenha sido o mês mais quente já registrado e, possivelmente, o mais quente em 120 mil anos. O clima está ficando mais quente e, consequentemente, a probabilidade de eventos climáticos extremos está aumentando. A previsão do tempo tradicional requer uma imensa potência computacional para funcionar. Agora, um novo modelo de previsão do tempo com inteligência artificial está sendo lançado ao público, transformando a maneira como o clima é previsto.
O Pangu-Weather, um modelo de IA para previsão do tempo desenvolvido pela HUAWEI CLOUD, permite que previsões do tempo mais precisas sejam feitas com uma melhora de 10 mil vezes nas velocidades de previsão, reduzindo para alguns segundos a realização da previsão do tempo. Isso facilita a previsão antecipada e a preparação para climas extremos. Esses resultados foram apresentados na revista científica revisada por pares Nature em 5 de julho de 2023.
Pangu-Weather é o primeiro modelo de previsão com inteligência artificial com maior precisão do que os métodos tradicionais de previsão numérica e está sendo lançado ao público pela primeira vez, gratuitamente, no site do ECMWF (Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Prazo). Isso fornece aos meteorologistas globais, meteorologistas, entusiastas do clima e ao público em geral uma plataforma para visualizar as previsões meteorológicas globais de 10 dias do modelo Pangu Weather.
Um "divisor de águas" na previsão do tempo tradicional
Além de disponibilizar previsões do tempo para dez dias, o ECMWF também divulgou um relatório comparando as previsões feitas pelo Pangu-Weather e pelo ECMWF IFS (um modelo numérico de previsão do tempo líder global) de abril a julho de 2023.
De acordo com o relatório, a utilização de métodos de aprendizado de máquina (AM) como o Pangu-Weather pode ser "um divisor de águas para o progresso incremental e lento dos métodos numéricos tradicionais de previsão do tempo (NWP)", cuja capacidade de previsão vem aumentando em cerca de um dia por década (de acordo com a Organização Meteorológica Mundial, ou OMN). Isso pode ser atribuído ao alto custo computacional de executar uma previsão com os sistemas NWP padrão. Os modelos de AM estão preparados para revolucionar a previsão do tempo com previsões que exigem custos computacionais muito mais baixos e são muito competitivos em termos de precisão.
O Dr. Tian Qi, diretor científico do setor de IA da HUAWEI CLOUD, membro da IEEE e acadêmico da Academia Internacional de Ciências da Eurásia (International Eurasian Academy of Sciences), explicou: "A previsão do tempo é um dos cenários mais importantes no campo da computação científica, pois a previsão meteorológica é um sistema muito complexo e é difícil abranger todos os aspectos do conhecimento matemático e físico. Atualmente, o Pangu-Weather realiza principalmente o trabalho do sistema de previsão do tempo e sua principal capacidade é prever a evolução dos estados atmosféricos".
Alta precisão comprovada na previsão de condições climáticas extremas
Os recursos de previsão do modelo Pangu-Weather foram testados em situações extremas, como na Tempestade Eunice, que atingiu o noroeste da Europa em fevereiro de 2022, e na primeira vez em que a temperatura chegou a 40 °C no Reino Unido, no verão de 2022. Esses dois exemplos mostram que os modelos orientados por dados têm capacidade para prever situações climáticas extremas e fornecer orientação para previsões de médio alcance.
A previsão do Pangu-Weather abrange o geopotencial, a umidade específica, a velocidade do vento e a temperatura. Todas essas informações são fundamentais para prever o desenvolvimento de sistemas climáticos, as trajetórias de tempestades, a qualidade do ar e os padrões climáticos. O Pangu-Weather também foi usado na previsão da trajetória do Tufão Khanum, o sexto tufão deste ano.
O ECMWF há tempos clama por mais esforços da comunidade global de meteorologia para usar modelos de IA como componentes adicionais aos seus sistemas de previsão do tempo e avaliar os pontos fortes e fracos desses modelos para ajudar no gerenciamento do clima.
O Dr. Tian Qi disse: "Nossa principal meta é construir uma estrutura de previsão do tempo de última geração usando tecnologias de IA para fortalecer os sistemas de previsão existentes".
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FONTE Huawei
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