{"id":43341,"date":"2023-02-26T14:59:17","date_gmt":"2023-02-26T17:59:17","guid":{"rendered":"https:\/\/wiy.com.br\/noticias\/pesquisadores-criam-rede-neural-que-preve-eventos-climaticos-extremos\/"},"modified":"2020-02-10T06:52:16","modified_gmt":"2020-02-10T08:52:16","slug":"pesquisadores-criam-rede-neural-que-preve-eventos-climaticos-extremos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wiy.com.br\/noticias\/pesquisadores-criam-rede-neural-que-preve-eventos-climaticos-extremos\/","title":{"rendered":"Pesquisadores criam rede neural que prev\u00ea eventos clim\u00e1ticos extremos"},"content":{"rendered":"


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Pesquisadores da Universidade de Rice, no Texas, desenvolveram um sistema de deep learning<\/a> (aprendizagem profunda) capaz de prever a ocorrência de ondas de calor<\/a> e tempestades<\/a>.<\/p>\n

A tecnologia foi treinada a partir da homologação de milhares de pares de mapas que indicam temperatura e a pressão do ar de determinada área. Com isso, o sistema absorveu as características de ondas de frio e de calor que podem levar a condições climáticas<\/a> extremas.<\/p>\n

Depois do treinamento, os pesquisadores apresentaram novos mapas que, até então, eram desconhecidos ao sistema e solicitaram à tecnologia previsões de cinco ocorrências de fenômenos extremos. Ela foi capaz de constatar um índice de 85% de acerto.<\/p>\n

Para fazer as previsões, a tecnologia utiliza uma rede neural <\/a>em cápsulas. Esse tipo de sistema de aprendizagem de máquinas pode reconhecer as posições relativas dos padrões de pressão – uma indicação chave de como o clima provavelmente mudará. Além disso, essas redes não demandam um tempo de treinamento muito elevado.<\/p>\n

Reprodu\u00e7\u00e3o<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n

“Quando você detecta essas ondas de calor e correntes de frio, se você olhar para o mapa climático, provavelmente vai constatar comportamentos incomuns, como ondas extensas ou grandes sistemas de alta pressão que não se movem como deveriam”, disse Pedram Hassanzadeh, coautor do estudo e professor do departamento de engenharia mecânica da Universidade de Rice.<\/p>\n

Os pesquisadores escolheram essa abordagem após observar que os métodos existentes ainda oferecem previsões pouco confiáveis no caso de eventos incomuns.<\/p>\n

“Entendemos que isto era um problema de reconhecimento de padrões. Então, decidimos tentar reformular a previsão do tempo extremo como um problema de reconhecimento de padrões, em vez de um problema numérico”, completou Hassanzadeh.<\/p>\n

Hassanzadeh espera que o sistema venha a ser utilizado pelos meteorologistas. Entretanto, seu próximo objetivo é estender as previsões do sistema para além de 10 dias, pois é neste ponto que os modelos tradicionais de previsão numérica do tempo baseados em computador ainda enfrentam dificuldades.<\/p>\n

Fonte: The Next Web<\/a><\/em><\/p>\n

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Fonte do Artigo <\/a>
\nTags:<\/p>\n

#tecnologia<\/a> #tecnologias<\/a> #technology<\/a> #tecnolog<\/a> #iphone<\/a> #informatica<\/a> #tech<\/a> #design<\/a> #samsung<\/a> #internet<\/a> #apple<\/a> #smartphone<\/a> #seguranca<\/a> #venezuela<\/a> #celular<\/a> #celulares<\/a> #inovar<\/a> #qualidade<\/a> #software<\/a> #empresas<\/a> #cursos<\/a> #engenharia<\/a> #industria<\/a> #marketing<\/a> #ti<\/a> #tecnoblog<\/a> #veja<\/a> #olhardigital<\/a> #mundodigital<\/a> #inteligenciaartificial<\/a> #criar site<\/a> #criar site curitiba<\/a> #wiysolutions<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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