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Google lança WeatherNext 3, modelo de IA para previsão do tempo

O Google DeepMind apresentou o WeatherNext 3, modelo de IA que utiliza dados de satélite em tempo real para aumentar a precisão e a frequência das previsões.

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Foto: TechCrunch
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03/09 às 12:02 · atualizado 12:40

Pontos principais

  • O WeatherNext 3 é o modelo de inteligência artificial mais avançado do Google para meteorologia global.
  • A ferramenta gera previsões horárias, superando o intervalo de seis horas dos métodos numéricos tradicionais.
  • A resolução das previsões de temperatura foi aprimorada de 25km para 5km.
  • O sistema apresenta uma redução de até 50% na margem de erro em previsões de precipitação.
  • A tecnologia utiliza dados de satélite em tempo real para analisar mudanças atmosféricas.
  • O modelo já está integrado ao Google Search, Gemini, Google Maps e Google Earth Engine.
  • Desenvolvedores podem acessar os dados via BigQuery, Earth Engine e Google Cloud Storage.

O Google DeepMind e o Google Research anunciaram o lançamento do WeatherNext 3, um novo modelo de inteligência artificial projetado para elevar o padrão das previsões meteorológicas globais. A tecnologia utiliza técnicas avançadas de aprendizado profundo e dados de satélite em tempo real para oferecer maior clareza e resolução, eliminando o atraso de seis horas característico dos modelos de previsão numérica convencionais. Com essa atualização, a resolução das previsões de temperatura passa a ser de 5km, uma melhoria significativa em relação aos 25km anteriores, além de reduzir em até 50% a margem de erro em estimativas de precipitação.

A implementação do WeatherNext 3 reflete o esforço da companhia em integrar capacidades de IA generativa e análise de dados em tempo real em seus principais produtos. A ferramenta já está disponível para o público geral por meio do Google Search, Gemini, Google Maps e Google Earth Engine, além de fornecer variáveis específicas para o setor de energia limpa. Para desenvolvedores e pesquisadores, o acesso aos dados meteorológicos processados pelo modelo também foi disponibilizado através de plataformas como o BigQuery e o Google Cloud Storage, facilitando a criação de aplicações que dependem de informações climáticas precisas e atualizadas.

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