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Huawei lança algoritmo de IA para o clima

3 minutos de leitura

Desenvolvido pela Huawei Cloud, o algoritmo aborda o desenvolvimento de um sistema global de previsão do tempo



Por Redação em 26/07/2023

A Revista Nature, uma das principais publicações globais voltadas para artigos científicos, noticiou recentemente o lançamento do Pangu-Weather. Desenvolvido pela Huawei Cloud, o algoritmo de IA para o clima aborda o desenvolvimento de um sistema global de previsão do tempo com Inteligência Artificial baseada em aprendizado profundo. A Huawei Cloud é uma das unidades de negócios da Huawei, a multinacional chinesa de infraestrutura para Tecnologia da Informação e da Comunicação (TIC) e dispositivos inteligentes.

De acordo com a Nature, essa é a primeira vez que pesquisadores de uma empresa chinesa de tecnologia assinam um artigo na revista.

O Pangu-Weather é o primeiro modelo de previsão de tempo para algoritmo de IA que demonstra um nível maior de assertividade do que os métodos numéricos tradicionais. Em suma, o modelo apresenta uma melhoria de 10.000 vezes na velocidade de resposta, o que faz com que o tempo de resposta seja resumido a segundos.

O artigo “Previsão meteorológica global precisa de médio alcance com redes neurais 3D” fornece verificações independentes de seus recursos. De acordo com a publicação, o Pangu-Weather “desafia as suposições anteriores de que a precisão da previsão do tempo por IA seria inferior às previsões numéricas tradicionais”. O modelo da Huawei é o primeiro a mostrar, oficialmente, que é possível extrair dados exatos e rigorosos sobre o clima.

Algoritmo de IA

Há cerca de 30 anos, os métodos de previsão do tempo estão em processo acelerado de evolução. A evolução tecnológica tem grande participação nisso. A precisão da análise numérica do clima melhorou consideravelmente e passou a fornecer alertas de desastres extremos e previsões de mudanças climáticas. Contudo, o método tradicional é considerado lento. A previsão baseada em algoritmo de IA para médio e longo prazo permaneceu inferior à numérica, por muito tempo. Os algoritmos de IA anteriormente lançados não conseguiam fazer a previsão do tempo para climas extremos e incomuns. 

Segundo o Ministério de Gerenciamento de Emergências do governo Chinês, somente em 2022 a perda econômica foi de cerca de R$ 3,7 bilhões. Nesse sentido, quanto mais cedo os avisos fossem enviados, melhores seriam as respostas aos incidentes climáticos, o que resultaria na redução de prejuízos financeiros e na segurança de milhares de vidas. Nesse sentido, o Pangu-Weather pode prever, em segundos, características meteorológicas de granulação fina, como umidade, velocidade do vento, temperatura e pressão ao nível do mar, emitindo alertas de clima em tempo recorde.

O modelo Pangu-Weather

Foto: Reprodução/ Huawei

O modelo usa a arquitetura 3D Earth-Specific Transformer (3DEST) para processar complexos dados meteorológicos 3D não uniformes. Além disso, conta com uma estratégia de agregação hierárquica e temporal. O Pangu-Weather foi treinado para diferentes intervalos de previsão: 1 hora, 3 horas, 6 horas e 24 horas. Em outras palavras, a diminuição dos intervalos reduziu também o número de incertezas relacionadas ao clima. O modelo apresentado tem capacidade para completar previsões meteorológicas de 24 horas em apenas 1,4 segundos (em uma placa gráfica V100).

Tian Qi, cientista-chefe do Huawei Cloud AI Field, membro do IEEE e acadêmico da International Eurasian Academy of Sciences, declarou-se satisfeito com o reconhecimento da Revista Nature e a publicação do artigo científico. “A previsão do tempo é um dos cenários mais importantes no campo da computação científica, devido à sua complexidade. Portanto, estamos muito satisfeitos que nossa pesquisa tenha sido reconhecida. Modelos de IA podem extrair leis estatísticas da evolução atmosférica a partir de dados massivos”, afirmou.

“No momento, o Pangu-Weather concluiu principalmente o trabalho do sistema de previsão e a sua principal capacidade é calcular a evolução dos estados atmosféricos. Nosso objetivo final é construir uma estrutura de previsão do tempo de próxima geração, usando tecnologias de IA para fortalecer os sistemas existentes”, concluiu Tian Qi.



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