Um estudo científico foi feito na área de inteligência artificial (IA), com o objetivo de avaliar os eventos climáticos que ocasionam um tipo de ameaça à infraestrutura e ecossistema do município de Santos, no litoral de São Paulo.
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O projeto feito em colaboração entre a Fapesp, a IBM Brasil e a Poli-USP, e publicado no periódico Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, focou em integrar aprendizado de máquina com modelos físicos tradicionais para melhorar a precisão das previsões de eventos climáticos extremos.
Essa abordagem, chamada de ‘Aprendizado de Máquina Informado pela Física’, permitiu a incorporação de dados reais e recentes, de modo que ultrapassa as limitações dos modelos convencionais que muitas vezes não conseguem adaptar-se rapidamente a novas informações. A equipe desenvolveu uma técnica que representa a passagem do tempo em redes neurais, o que facilita o manejo de dados sensoriais irregulares, comuns em medições ambientais.
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Além de melhorar as previsões de marés de tempestade, o modelo possui potencial para ser aplicado em outros setores que lidam com dados temporais e irregulares, como saúde e finanças. O estudo usou ferramentas de aprendizado de máquina para otimizar os sistemas atuais de previsão de eventos climáticos extremos.
