{"id":2012,"date":"2023-11-20T10:38:08","date_gmt":"2023-11-20T13:38:08","guid":{"rendered":"https:\/\/ufvinteligenciaartificial.com.br\/?p=2012"},"modified":"2023-11-20T10:38:09","modified_gmt":"2023-11-20T13:38:09","slug":"google-deepmind-desenvolve-o-graphcast-um-avanco-na-previsao-do-tempo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/valentecriacoes.com.br\/ufvinteligenciaartificial\/google-deepmind-desenvolve-o-graphcast-um-avanco-na-previsao-do-tempo\/","title":{"rendered":"Google DeepMind desenvolve o GraphCast: um avan\u00e7o na previs\u00e3o do tempo"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um novo modelo de intelig\u00eancia artificial para previs\u00e3o do tempo, chamado GraphCast, foi desenvolvido pela Google DeepMind. Esse modelo promete superar a precis\u00e3o das ferramentas atuais de previs\u00e3o do tempo e foi detalhado em um artigo publicado na revista Science na \u00faltima ter\u00e7a-feira, 14.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A previs\u00e3o do tempo desempenha um papel crucial em nossas vidas, desde o planejamento di\u00e1rio at\u00e9 a preven\u00e7\u00e3o de desastres naturais. Atualmente, essa tarefa \u00e9 realizada por meio da previs\u00e3o num\u00e9rica do tempo (NWP), que se baseia em modelos matem\u00e1ticos e utiliza dados coletados de sat\u00e9lites, esta\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas e boias. Segundo especialistas, os modelos de previs\u00e3o do tempo baseados em IA s\u00e3o 1.000 a 10.000 vezes mais r\u00e1pidos que os modelos convencionais.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O GraphCast \u00e9 o resultado de um desses avan\u00e7os. Ele utiliza dados clim\u00e1ticos coletados de 1979 a 2017 para treinar sua capacidade de correlacionar diferentes aspectos, como press\u00e3o atmosf\u00e9rica, vento, temperatura e umidade. Com uma alta resolu\u00e7\u00e3o de 0,25 graus de latitude\/longitude, o GraphCast abrange mais de um milh\u00e3o de pontos em toda a superf\u00edcie terrestre.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O modelo utiliza duas entradas principais: as condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas atuais e as de seis horas atr\u00e1s, gerando previs\u00f5es para as pr\u00f3ximas seis horas. Esse processo pode ser repetido sucessivamente, permitindo previs\u00f5es clim\u00e1ticas para at\u00e9 dez dias. De acordo com a Science, o GraphCast superou os modelos atuais em 90% de 1.380 verifica\u00e7\u00f5es, mostrando-se eficaz at\u00e9 mesmo na antecipa\u00e7\u00e3o de eventos clim\u00e1ticos extremos, como ciclones tropicais e ondas de calor ou frio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Apesar de sua efici\u00eancia, os pesquisadores da Google DeepMind esclarecem que o GraphCast n\u00e3o tem o objetivo de substituir os m\u00e9todos tradicionais, mas sim complement\u00e1-los e aprimor\u00e1-los. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um novo modelo de intelig\u00eancia artificial para previs\u00e3o do tempo, chamado GraphCast, foi desenvolvido pela Google DeepMind. Esse modelo promete superar a precis\u00e3o das ferramentas atuais de previs\u00e3o do tempo e foi detalhado em um artigo publicado na revista Science na \u00faltima ter\u00e7a-feira, 14. 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