LONDRES – Acabámos de testemunhar o início de uma mudança de paradigma nas ciências da terra. Um artigo publicado na Nature em Julho demonstrou que uma rede neuronal (inteligência artificial) conseguiu prever melhor o tempo do que o Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, que dispõe do sistema de previsão mais avançado do mundo. Depois, em Novembro, a DeepMind da Google anunciou que a sua IA de previsão meteorológica produzira previsões ainda mais acertadas.
A abordagem tradicional às previsões meteorológicas consiste em usar observações registadas em momentos específicos como condições iniciais para equações baseadas em princípios físicos. Em contrapartida, uma IA ingere dados recolhidos durante longos períodos de tempo e depois “aprende” as dinâmicas que as equações tradicionais têm de descrever de forma explícita. Tanto o método tradicional como o baseado na IA dependem de supercomputadores, mas a IA não necessita de teorias formalmente desenvolvidas.
As previsões meteorológicas determinam quando e onde os aviões podem voar, as rotas que os navios podem percorrer, e ajudam a gerir todo o tipo de riscos civis e militares associados a um ambiente variável. São importantes. Apesar de ainda nos encontrarmos nos dias iniciais das aplicações da IA neste campo, e de ainda ser necessário afinar muitos detalhes, tal como noutros sectores, as previsões baseadas na IA podem substituir trabalho especializado, já que as redes neuronais não necessitam de conhecer a meteorologia dinâmica (os autores do artigo da Nature são engenheiros sem experiência neste campo). Mas as implicações não acabam aí.
LONDRES – Acabámos de testemunhar o início de uma mudança de paradigma nas ciências da terra. Um artigo publicado na Nature em Julho demonstrou que uma rede neuronal (inteligência artificial) conseguiu prever melhor o tempo do que o Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, que dispõe do sistema de previsão mais avançado do mundo. Depois, em Novembro, a DeepMind da Google anunciou que a sua IA de previsão meteorológica produzira previsões ainda mais acertadas.
A abordagem tradicional às previsões meteorológicas consiste em usar observações registadas em momentos específicos como condições iniciais para equações baseadas em princípios físicos. Em contrapartida, uma IA ingere dados recolhidos durante longos períodos de tempo e depois “aprende” as dinâmicas que as equações tradicionais têm de descrever de forma explícita. Tanto o método tradicional como o baseado na IA dependem de supercomputadores, mas a IA não necessita de teorias formalmente desenvolvidas.
As previsões meteorológicas determinam quando e onde os aviões podem voar, as rotas que os navios podem percorrer, e ajudam a gerir todo o tipo de riscos civis e militares associados a um ambiente variável. São importantes. Apesar de ainda nos encontrarmos nos dias iniciais das aplicações da IA neste campo, e de ainda ser necessário afinar muitos detalhes, tal como noutros sectores, as previsões baseadas na IA podem substituir trabalho especializado, já que as redes neuronais não necessitam de conhecer a meteorologia dinâmica (os autores do artigo da Nature são engenheiros sem experiência neste campo). Mas as implicações não acabam aí.