Microsoft lança ferramenta de IA para previsões climáticas
Ferramenta de código aberto usa aprendizado de máquina para corrigir vieses e ampliar a precisão de previsões meteorológicas de duas a seis semanas.
Resumo rápido
- Microsoft lançou o Probabilistic Bias Correction para melhorar previsões meteorológicas de médio prazo.
- A solução baseada em aprendizado de máquina roda apenas em CPUs e teve o código liberado abertamente.
- Estudo aponta melhorias de precisão em modelos da ECMWF para precipitação e temperatura.
Entenda o contexto
A previsão meteorológica tradicional baseada em física e novos modelos de inteligência artificial costumam perder precisão após duas semanas devido a aproximações e lacunas de dados. A Microsoft desenvolveu o Probabilistic Bias Correction para identificar e corrigir esses vieses sistêmicos em modelos já existentes.
A Microsoft anunciou uma nova ferramenta de aprendizado de máquina voltada para aprimorar previsões meteorológicas de duas a seis semanas. A pesquisa foi publicada na revista Nature, e o sistema foi disponibilizado como software de código aberto para permitir que agências com menos recursos possam melhorar a precisão de seus dados.
Correção de viés e funcionamento em CPUs
Diferente de modelos gerativos que exigem placas gráficas potentes ou de abordagens baseadas na física que rodam em supercomputadores, a ferramenta da Microsoft chamada Probabilistic Bias Correction (PBC) foi projetada para rodar apenas em CPUs. Segundo Lester Mackey, pesquisador sênior da Microsoft Research New England, o objetivo é ampliar a eficiência de recursos e a confiabilidade de previsões de eventos extremos.
Em vez de criar um modelo meteorológico autônomo, o PBC identifica e corrige erros sistemáticos gerados por aproximações em modelos existentes. Os pesquisadores descobriram que o método melhorou a precisão de um modelo físico do European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) em 98 por cento dos alvos de precipitação e 92 por cento dos alvos de temperatura. Além disso, a ferramenta dobrou a precisão do novo sistema de IA da ECMWF analisado no estudo.
Testes práticos e aplicações
A tecnologia busca mitigar distorções causadas por mudanças climáticas em registros históricos, ajustando previsões que poderiam apontar temperaturas mais baixas do que a realidade atual. O projeto reúne pesquisadores da Microsoft, do MIT, do ECMWF e de outras instituições.
Genevieve Flaspohler, coautora do estudo e diretora executiva da Rhiza Research, está testando o PBC junto ao Kenya Meteorological Service Authority, com financiamento da Gates Foundation. O objetivo é avaliar o uso da inteligência artificial para emitir alertas precoces durante a temporada de chuvas do El Niño.
Referências
- Reportagem consultada: The Verge — IA
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