Na última segunda-feira (17), o Google lançou um novo modelo de IA, o WeatherNext 2, que consegue prever o tempo com maior precisão.
De acordo com a empresa, a IA consegue gerar previsões horárias, simulando centenas de cenários climáticos em menos de um minuto.
Além disso, o modelo de IA usa um único chip para prever o tempo extremo, enquanto modelos tradicionais dependem de supercomputadores e horas de processamento de dados.
O novo modelo de IA do Google é oito vezes mais rápido que seu antecessor, graças à abordagem Rede Generativa Funcional (FGN). A técnica treina modelo em variáveis meteorológicas individuais, como temperatura, vento e umidade, para compor sistemas climáticos interdependentes com maior precisão.
Aliás, cientistas do Google DeepMind e do Google Research desenvolveram a técnica, conforme um estudo publicado em junho.
Peter Battaglia, diretor sênior do Google DeepMind, afirmou que o modelo de IA alcançou um “nível de maturidade” que justifica a aplicação em cenários reais para prever momentos de tempo extremo.
Em testes comparativos, o WeatherNext 2 superou os modelos concorrentes em 99,9% das variáveis meteorológicas avaliadas, cobrindo períodos de previsão de 0 a 15 dias.
O modelo também melhora a previsão de trajetórias de tempestades tropicais, fornecendo alertas com até três dias de antecedência.
Esses avanços, de acordo com Akib Uddin, gerente de produto do Google Research, podem atrair diferentes setores da indústria.
“Identificamos que setores como energia, agricultura, transporte e logística estão bastante interessados nos curtos períodos de previsão do WeatherNext 2”, afirmou
Além disso, o Google já incorporou o WeatherNext 2 em vários produtos da empresa para ampliar ainda mais o ecossistema de IA, que agora conta com um modelo para prever o tempo.
De acordo com a empresa, a integração completa com o Google Maps ocorrerá nas próximas semanas. Para uso comercial e científico, o WeatherNext 2 será disponibilizado por meio das plataformas Google Cloud Vertex AI, BigQuery e Earth Engine.
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