Nvidia lança modelos de IA para previsões do tempo mais rápidas e baratas

Por Stephen Nellis

SAN FRANCISCO, 26 de janeiro (Reuters) - Nvidia lançou nesta segunda-feira três modelos de inteligência artificial de código aberto com o objetivo de ajudar a criar previsões meteorológicas melhores e mais rápidas.

Os modelos, anunciados pela empresa de chips de IA na reunião anual da Sociedade Americana de Meteorologia em Houston, fazem parte de um movimento mais amplo da companhia para fornecer softwares de código aberto, impulsionados por seus chips, para tudo, desde chatbots até veículos autônomos.

No caso da previsão do tempo, a Nvidia pretende substituir simulações meteorológicas convencionais, caras e demoradas, por versões baseadas em IA que, segundo a empresa, podem igualar ou superar a precisão dos métodos antigos. Os modelos de IA, uma vez treinados, também são mais rápidos e custam menos para operar.

Mike Pritchard, diretor de pesquisa em simulação climática da Nvidia e professor de ciências do sistema terrestre na Universidade da Califórnia, Irvine, disse que uma das aplicações práticas dos novos modelos meteorológicos será na indústria de seguros. As seguradoras frequentemente querem entender eventos extremos fora do padrão, como grandes enchentes ou furacões.

Mas prever esses eventos em detalhes tem sido historicamente caro, porque a previsão do tempo é feita em "conjuntos", ou grupos de previsões individuais sobre como um evento climático pode se desenrolar a partir de um ponto inicial. Para encontrar possíveis eventos fora do padrão, os conjuntos devem conter muitos membros, mas calcular cada um em detalhes precisos para ver se uma determinada propriedade pode ser inundada é um processo lento.

"Essa tensão desaparece, porque, uma vez treinada, a IA é mil vezes mais rápida," disse Pritchard em entrevista. "Assim, você pode rodar conjuntos massivos. E as seguradoras estão rodando conjuntos com cerca de 10.000 membros."

Os modelos "Earth-2" da Nvidia apresentados nesta segunda-feira incluem um focado em previsões meteorológicas de 15 dias, um que se especializa em previsões de até seis horas para tempestades severas nos EUA, e outro que pode ser usado para integrar diferentes fluxos de dados de vários sensores meteorológicos, tornando-os um ponto de partida mais útil para outras tecnologias de previsão.

(Reportagem de Stephen Nellis em San Francisco; Edição de Ethan Smith)