Pesquisadores do Laboratório Nacional Argonne e da UCLA desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de realizar previsões meteorológicas precisas usando dados de baixa resolução.
Diferentemente dos modelos tradicionais, que exigem grande poder computacional, o novo sistema utiliza técnicas de processamento de linguagem natural para analisar informações de forma espacial e temporal, sem a necessidade de equipamentos caros.
“A chave do sucesso do modelo está no uso de tokens que representam trechos de mapas meteorológicos. Com isso, a IA consegue interpretar grandes volumes de dados climáticos e identificar padrões que antes só eram possíveis com dados de alta resolução”, explica um dos pesquisadores envolvidos no projeto.
A expectativa é que a integração do modelo com a nova supercomputadora Aurora, ainda em desenvolvimento, traga melhorias em precisão e eficiência. Afinal, a Aurora possui um poder computacional imenso, possibilitando o processamento de um grande conjuntos de dados e análises complexas.
