AI seria capaz de corrigir erros em modelos climáticos

Os métodos clássicos utilizados para prever os diversos fenômenos climáticos conhecidos permitem antecipar possíveis desastres, mas não rápido o suficiente. Como resultado, foi necessário pensar em um novo sistema, muito mais preciso e eficiente, capaz de dar alertas antecipados de possíveis distúrbios. Pensando nisso, pesquisadores desenvolveram um novo conceito baseado em inteligência artificial.

O novo sistema incorpora variáveis ​​adicionais, como a radiação solar ou a temperatura para fornecer previsões mais precisas. Assim, os resultados positivos foram rapidamente sentidos, levando a uso cada vez mais difundido da referida tecnologia.

O estudo foi conduzido por pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe. Por outro lado, Benedikt Schulzpesquisador de doutorado no Instituto Estocástico de DEFINIR, também participou de vários experimentos.

Quando a IA é acoplada a variáveis ​​meteorológicas

Para provar a confiabilidade de seu novo sistema de previsão, esses pesquisadores compararam as medições feitas com as tecnologias existentes com as mais recentes. Apareceu que a integração de parâmetros adicionais como temperatura e condições geográficas melhorar significativamente a precisão da previsão. Com base nesses resultados, a nova técnica foi aplicada em estações meteorológicas.


Usando IA para o clima

Em 175 locais de observação, o novo método produziu melhores previsões em mais de 92% dos casos. Segundo os cientistas, As redes neurais de IA podem aprender relacionamentos complexos e não lineares dos grandes conjuntos de dados disponíveis. Portanto, esses correntes células inteligentes desempenham um papel central ao corrigir erros sistemáticos em previsões de conjunto.

“A análise de informações relevantes ao método também permite tirar conclusões sobre os processos meteorológicos. »

Benedikt Schulz, pesquisador de doutorado no Instituto Estocástico do KIT

Para salvar vidas

Geralmente, rajadas fortes, com velocidade superior a 65 quilômetros por hora, podem causar sérios danos e ser perigoso para humanos e animais. Para resolver este problema, foi, portanto, necessário projetar sistemas de previsão capazes de seguir as flutuações do vento para melhor antecipar prováveis ​​furacões.

“As rajadas são difíceis de modelar porque são impulsionadas por processos de pequena escala e são limitadas localmente. »

Benedikt Schulz, pesquisador de doutorado no Instituto Estocástico do KIT

FONTE: PHYS.ORG

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