Atualização do modelo fundamental do sistema terrestre Aurora 1.5 da Microsoft reduz em um terço o erro na previsão de trajetórias de furacões

De acordo com pt.wedoany.com-A Microsoft realizou uma atualização significativa em seu modelo fundamental do sistema terrestre de acesso aberto, o Aurora 1.5. A nova versão adiciona 22 variáveis meteorológicas, essenciais para avaliações de risco nos setores de energia, agricultura, transporte e clima.

O modelo agora oferece resolução temporal horária e suporte a previsões probabilísticas por conjunto.

No campo da previsão de trajetórias de furacões ou tufões, existem diversos modelos de previsão disponíveis. Tradicionalmente, o modelo conjunto do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (ECMWF) é considerado referência. A Microsoft afirma que o Aurora 1.5 supera os concorrentes em 88,9% dos indicadores de avaliação.

Comparado à geração anterior, o novo modelo também apresenta desempenho superior. Os resultados dos testes mostram que a mediana do conjunto reduziu em um terço o erro na trajetória de ciclones tropicais (como o furacão "Helene").

O Aurora 1.5 é lançado em regime de acesso aberto, o que é um sinal positivo para pesquisadores, agências governamentais, empresas e o público em geral. A Microsoft também planeja integrá-lo em produtos comerciais como o Microsoft Weather.

Considerando que a inteligência artificial às vezes produz resultados imprecisos ou questionáveis, os desenvolvedores pretendem usar o Aurora 1.5 em conjunto com modelos físico-matemáticos (como o ECMWF), em vez de substituí-los. As previsões de ciclones mais precisas geralmente combinam dados de vários modelos; a inclusão das previsões do Aurora 1.5 enriquecerá ainda mais as informações integradas.

Paralelamente, a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) dos Estados Unidos colocou, pela primeira vez na história, um modelo de previsão meteorológica baseado em inteligência artificial em operação. Seu modelo principal, o AIGFS, é construído com base no GraphCast do Google DeepMind e foi ajustado com dados da NOAA, sendo capaz de gerar previsões para 16 dias em 40 minutos, consumindo apenas 0,3% dos recursos computacionais do modelo tradicional GFS.