A plataforma, baseada em probabilidade, apresenta resultados notáveis na previsão do tempo e na identificação de fenômenos climáticos.
Segundo o anúncio da DeepMind, a IA é capaz de calcular a probabilidade de determinadas condições climáticas com até 15 dias de antecedência, superando a taxa de acerto do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo, uma das instituições mais renomadas no setor.
O equipamento desenvolvido pela DeepMind é capaz de gerar previsões meteorológicas de até 15 dias em apenas 8 minutos. Atualmente restrito aos laboratórios, a Google anunciou que disponibilizará todo o código do modelo para a comunidade de meteorologia, com o objetivo de incentivar o desenvolvimento de novos sistemas baseados no GenCast.
O que torna o GenCast único?
O grande diferencial do GenCast está na forma como apresenta seus resultados. Enquanto a maioria das ferramentas climáticas oferece apenas uma única estimativa, o GenCast trabalha com a probabilidade de 50 ou mais cenários simultâneos, fornecendo previsões detalhadas para cada um. Ele calcula elementos como temperatura, velocidade do vento e pressão atmosférica em diversas altitudes, proporcionando maior precisão e riqueza de dados.
O modelo utiliza dados climáticos atualizados combinados com informações históricas de décadas anteriores. Isso permite identificar padrões e mudanças sazonais. Quando solicitado, o GenCast compara parâmetros aleatórios com resultados prévios para calcular probabilidades, tornando suas previsões robustas e confiáveis.
Com isso, o GenCast vai além das previsões diárias, sendo capaz de identificar fenômenos climáticos extremos, como ciclones e tempestades. Esse tipo de alerta é crucial para que governos possam se organizar, alocar recursos e preparar a população para possíveis impactos.
Além de sua aplicação na prevenção de desastres naturais, os dados gerados pelo GenCast também têm potencial para beneficiar setores como o energético. Por exemplo, as informações podem ser usadas para calcular o desempenho de turbinas eólicas com base nas condições de vento previstas para um período.
A Google planeja intensificar a colaboração com profissionais da meteorologia para aprimorar o modelo e explorar novas aplicações práticas para essa tecnologia inovadora.
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