Recentemente, cientistas desenvolveram um modelo de aprendizado de máquina chamado "Aurora", que supera as instituições oficiais na previsão das trajetórias dos ciclones tropicais e é mais rápido e barato. O Aurora é um modelo base desenvolvido por pesquisadores da Microsoft, da Universidade da Pensilvânia e de outras instituições com o objetivo de aumentar a velocidade e precisão das previsões do sistema terrestre, abrangendo áreas como qualidade do ar, oscilações oceânicas, trajetórias de ciclones tropicais e previsões meteorológicas de alta resolução.
Fonte da imagem: Imagem gerada por IA, provedor de licenciamento Midjourney.
O co-autor do Aurora, Paris Perdikaris, professor associado de engenharia mecânica e ciência aplicada da Universidade da Pensilvânia, disse que o Aurora é semelhante a grandes redes neurais capazes de aprender a partir de dados geofísicos passados para prever processos físicos complexos, sem depender mais das equações físicas tradicionais. Os modelos tradicionais são baseados em princípios físicos básicos como conservação de massa, momento e energia, enquanto o Aurora aprende observando e utilizando dados.
O Aurora foi pré-treinado com mais de um milhão de horas de dados geofísicos diversificados e, com a ajuda de pequenas equipes de engenharia, foi afinado em quatro a oito semanas. Este processo é muito mais rápido e eficiente em comparação com os ciclos de desenvolvimento tradicionais, que geralmente levam anos.
De acordo com o relatório dos pesquisadores, o Aurora previu com precisão todas as tempestades tropicais em 2023 e superou os atuais centros de previsão meteorológica. Além disso, o modelo superou sete centros operacionais de previsão de cinco dias de trajetória de ciclone tropical e superou 92% dos alvos em previsões meteorológicas globais de dez dias.
Como um modelo base, o Aurora tem um grande potencial de aplicação, além da previsão do tempo, pode ser ajustado para outros campos como qualidade do ar, dinâmica oceânica e eventos extremos ambientais. Os pesquisadores apontaram que a chegada do Aurora pode ter um impacto profundo no campo de previsão do sistema terrestre, fornecendo previsões mais precisas a um custo mais baixo.
Por outro lado, outro sistema de previsão meteorológica baseado em aprendizado de máquina chamado "Aardvark" também está se destacando. O Aardvark mostrou seu potencial de superar os modelos de supercomputador tradicionais, podendo ser treinado e executado em desktops com GPUs NVIDIA e gerar previsões de tempo de dez dias a um custo computacional mais baixo.
Destaque:
🌪️ O modelo Aurora supera as instituições oficiais na previsão de trajetórias de ciclones tropicais, é rápido e de baixo custo.
📊 Esse modelo foi pré-treinado com mais de um milhão de horas de dados e teve um ciclo de ajuste de apenas quatro a oito semanas.
🌍 O potencial de aplicação do Aurora inclui qualidade do ar, dinâmica oceânica e eventos extremos ambientais.