A atualização do modelo meteorológico de IA do Google melhora a precisão das previsões
O Google é um dos principais participantes no espaço de modelos de previsão meteorológica de IA (ou seja, aprendizado de máquina). Os modelos que ele e outros geram têm seus pontos fortes e fracos, mas a principal vantagem é que eles podem ter um desempenho de previsão semelhante aos modelos tradicionais, exigindo muito menos potência computacional para funcionar. Isso significa que eles podem ser executados com mais frequência.
O Google lançou recentemente a versão 3 de seu modelo WeatherNext, com a maior mudança sendo que agora ele ingere alguns dados meteorológicos de satélite, encurtando o intervalo entre as condições climáticas atuais e gerando uma nova previsão. A atualização é detalhada em um white paper.
Reanálise
Muitos modelos meteorológicos fazem uso do que é chamado de “reanálise”, que é uma espécie de modelo próprio. As reanálises coletam todos os tipos de dados meteorológicos e os combinam em um instantâneo global único e consistente da atmosfera. Isso exige que forneçam estimativas das condições em locais sem medições do mundo real, porque os modelos de previsão meteorológica precisam de trabalhar com uma imagem global.
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