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Modelo de IA supera sistemas tradicionais de previsão do tempo

Artigo em revista científica alega que o novo processo reduz significativamente o custo computacional

Por Alessandro Giannini Materia seguir SEGUIR Materia seguir SEGUINDO 22 Maio 2025, 15h09 | Atualizado em 6 jun 2026, 16h30
Modelo de IA supera sistemas tradicionais de previsão do tempo Priorizar nos meus resultados Google

A Microsoft desenvolveu um novo modelo de inteligência artificial (IA) chamado Aurora, que promete revolucionar as previsões do sistema terrestre. Em artigo na revista Nature, o Aurora demonstra superar os métodos tradicionais em precisão e eficiência, ao mesmo tempo que reduz significativamente o custo computacional.

Previsões do sistema terrestre, que abrangem clima, qualidade do ar, correntes oceânicas, gelo marinho e fenômenos extremos como furacões, são vitais para emitir alertas antecipados. No entanto, os modelos atuais são extremamente caros e complexos, exigindo supercomputadores e grandes equipes para manutenção e melhorias.

O Aurora, treinado com mais de um milhão de horas de dados geofísicos, mostrou desempenho superior a modelos existentes em diversas áreas. Para previsões de tempo em 10 dias, superou sete centros de previsão em 92% dos alvos medidos. Em rastreamento de ciclones para 5 dias, foi melhor em 100% dos alvos comparados com sete centros. O modelo também previu com precisão eventos extremos, como uma tempestade de areia severa com um dia de antecedência e a trajetória de tufões.

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Velocidade de desenvolvimento

Um grande benefício é a velocidade de desenvolvimento. Enquanto modelos tradicionais levam anos para serem criados e aprimorados, adaptar o Aurora para novas tarefas de previsão leva apenas cerca de 4 a 8 semanas, o que só é possível devido à grande quantidade de dados históricos acumulados.

Os autores, liderados por Paris Perdikaris, da Universidade de Pensilvânia, o descrevem como um “modelo base” para o sistema terrestre, com potencial para ser adaptado a inúmeras outras previsões. Este avanço destaca o potencial da IA para tornar as informações sobre clima e tempo mais acessíveis e precisas.

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