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Como a IA está melhorando as previsões climáticas. E pode apoiar os CEOs.

Hoje é quinta-feira, 28 de março de 2024.


Ontem postamos sobre a PwC’s 27th Annual Global CEO Survey, resumindo as opiniões de mais de 4.700 CEOs.


Aqui estão duas das várias observações dessa pesquisa:


  • Entre as megatendências que pressionam os CEO para se reinventarem, nenhuma é mais importante do que as alterações climáticas.


  • Os CEO percebem enormes ineficiências numa série de atividades rotineiras em suas empresas, representando cerca de 40% do tempo gasto nestas tarefas. 60% dos CEO esperam que a inteligência artificial generativa (IA) poderia ajudar a melhorar essa eficiência.


Coincidentemente, um dia antes, a Nature publicou um artigo intitulado "How AI is improving climate forecasts", com pesquisadores "usando várias estratégias de aprendizado de máquina para acelerar a modelagem climática, reduzir seus custos de energia e, talvez, melhorar a precisão".


O aprendizado de máquina é um ramo da IA ​​no qual os programas de computador aprendem identificando padrões em conjuntos de dados. Isto é diferente de usar equações para realizar simulações e está sendo cada vez mais considerado para previsão do tempo e modelagem climática. Em termos de velocidade e poder de processamento necessários – e custos – seus resultados são muito mais rápidos – e baratos – do que as simulações tradicionais. Por outro lado, os modelos aprendidos por máquina ainda precisam provar sua precisão.


Nesse sentido, algumas abordagens de avaliação estão sendo realizadas utilizando aprendizado de máquina:

  • emular modelos convencionais

  • desenvolver modelos básicos fundamentais para buscar padrões ocultos e possivelmente desconhecidos

  • modelos híbridos


O artigo cita algumas conquistas, como o QuickClim australiano com “15 modelos de aprendizado de máquina que podem emular 15 modelos da atmosfera baseados na física", o rápido e eficiente modelo ACE do Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle, o modelo fundamental ClimaX da Microsoft e da University of California, o projeto CliMA para modelos híbridos, ‘Digital Twins’ os gêmeos digitais da Terra sendo desenvolvidos pela NASA e pela European Commission, além de um projeto europeu chamado Destination Earth (DestinE).


Mais duas citações do artigo:


  • Testar modelos climáticos face ao comportamento climático passado é útil, mas não é uma medida perfeita de quão bem podem prever um futuro que provavelmente será muito diferente daquele que a humanidade viu antes.

  • O objetivo final é criar modelos digitais dos sistemas da Terra, parcialmente alimentados por IA, que possam simular todos os aspetos do tempo e do clima até escalas de quilômetros, com grande precisão e na velocidade da luz.


Clique na imagem abaixo para ver este interessante artigo da Nature e referências, por Carissa Wong.


Afinal de contas, todas estas perspectivas inovadoras podem muito bem acabar sendo muito úteis para fins de gestão. E uso prático, com apoio de engenheiros.




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“Nothing in life is to be feared, it is only to be understood. Now is the time to understand more, so that we may fear less.”

“I am among those who think that science has great beauty”

Madame Marie Curie (1867 - 1934) Chemist & physicist. French, born Polish.

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