IA prevê os ciclos de gelo marítimo no Ártico

Os ciclos sazonais naturais no Ártico fazem com que regiões marítimas congelem e descongelem regularmente, o que tem impacto para as comunidades locais e o ecossistema polar. Entretanto, o aquecimento global tem afetado este regime, de forma que a predição de gelo marítimo é uma ferramenta útil para o planejamento dessas comunidades e iniciativas ambientais. Esta predição costuma ser realizada por modelos baseados nos processos físicos, mas a relação entre todos os fenômenos envolvidos é complexa, o que limita seu alcance para poucas semanas no futuro.

Em um artigo publicado mês passado, pesquisadores do British Antarctic Survey (Levantamento Antártico Britânico, em tradução livre) e do Instituto Alan Turing apresentaram um modelo baseado em inteligência artificial capaz de superar os métodos tradicionais. O sistema batizado de IceNet, na forma de uma rede neural, foi treinado com simulações climáticas e dados observacionais sobre a presença de gelo para prever a configuração de mapas de concentração de gelo marítimo em um período de 6 meses no futuro. Esta abordagem atingiu acurácia de 95% na predição de até 2 meses, com tempo de execução cerca de mil vezes menor.

O sucesso do modelo levou à criação de uma ferramenta que usa dados coletados por satélite e modelos climáticos para produzir previsões de longo alcance, o que não era possível antes da adoção de inteligência artificial no processo.

Satisfeitos com os resultados, os pesquisadores agora estão trabalhando em uma versão que produz previsões diárias, capaz de rodar com dados em tempo real, da mesma forma que é feita a previsão do tempo regular, fornecendo informações ainda mais pontuais para quem é mais afetado pelos ciclos de gelo nas regiões polares do planeta.

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