O clima é exemplo de um sistema caótico. Pequenas alterações nas condições iniciais de uma previsão impactam a sua previsibilidade. Como a IA pode ajudar em tudo isso? Um novo modelo desenvolvido pela DeepMind, empresa do Google com foco em inteligência artificial, mostra qual parecer ser o caminho.
Parece contraintuitivo, mas as técnicas existentes até o momento são melhores para fazer previsões no médio prazo do que prever o que vai acontecer na próxima hora. Isso acontece porque as técnicas usam simulações da física atmosférica.
A DeepMind treinou sua IA usado dados de radares meteorológico, liberado pela agência britânica a cada 5 minutos. Se juntarmos várias imagens, teremos um vídeo parecido com um stop-motion que mostra os padrões de chuva se formando e movendo no território.
Os pesquisadores usaram esses dados em uma IA generativa, um tipo de modelo que gera novos dados semelhantes aos usados no treinamento. É uma abordagem similar usada em Deepfakes. Neste caso, a IA aprendeu a gerar a continuação do “stop-motion” da chuva. Massa, né?
E como os pesquisadores avaliaram o modelo? Eles pediram para 56 meteorologistas avaliarem as previsões feitas pelo modelo da DeepMind em uma comparação com um outro modelo estado da arte. O resultado mostra que 89% dos avaliadores preferiram as previsões da DeepMind.
A Inteligência Artificial ganhou o nome de DGMR (Deep Generative Model of Rainfall) e os resultados acabaram de ser publicados na Nature. Deixo o link para acesso ao artigo original.
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