A Nvidia lançou nesta segunda-feira três modelos de inteligência artificial de código aberto que afirma serem capazes de fazer previsões meteorológicas melhores e mais rápidas.
Os modelos, que a empresa de chips de IA anunciou na reunião anual da Sociedade Americana de Meteorologia, em Houston, nos Estados Unidos, fazem parte de uma estratégia mais ampla da empresa para fornecer software de código aberto para tudo, desde chatbots até veículos autônomos.
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No caso da previsão do tempo, a Nvidia tem como objetivo substituir as simulações meteorológicas convencionais por versões orientadas por IA que, segundo a empresa, podem rivalizar ou exceder a precisão dos métodos mais antigos. Os modelos de IA, depois de treinados, também são mais rápidos e custam menos para serem executados que os métodos tradicionais, segundo a empresa.
Mike Pritchard, diretor de pesquisa de simulação climática da Nvidia e professor de ciências do sistema terrestre na Universidade da Califórnia, em Irvine (EUA) disse que uma das aplicações práticas dos novos modelos climáticos será no setor de seguros. As seguradoras geralmente querem entender eventos extremos, como enchentes ou furacões.
Mas a previsão detalhada desses eventos tem sido historicamente cara, porque a previsão do tempo é realizada em "conjuntos" ou grupos de previsões de "integrantes" individuais sobre como um evento climático pode ocorrer a partir de um determinado ponto de partida. Para encontrar possíveis eventos atípicos, os conjuntos devem conter muitos integrantes, mas o cálculo de cada um deles em detalhes precisos é lento para verificar se uma determinada propriedade pode ser atingida por inundação, por exemplo.
"A tensão desapareceu porque, uma vez treinada, a IA é mil vezes mais rápida", disse Pritchard a jornalistas. "Portanto, você está livre para executar conjuntos enormes. E as seguradoras estão executando conjuntos de 10.000 integrantes."
Os modelos "Earth-2" da Nvidia apresentados nesta segunda-feira incluem um destinado a fazer previsões meteorológicas de 15 dias, um especializado em previsões de até seis horas para tempestades severas sobre os EUA e um que pode ser usado para integrar fluxos de dados díspares de uma variedade de sensores meteorológicos para torná-los um ponto de partida mais útil para outra tecnologia de previsão.
