Neste verão na Índia, 38 milhões de agricultores receberam previsões com suporte de IA baseadas no modelo NeuralGCM. As previsões ficaram disponíveis quatro semanas antes do início habitual da monção e identificaram corretamente uma pausa de três semanas no avanço da monção.
NeuralGCM combina previsões tradicionais baseadas em física com aprendizagem de máquina e foi desenvolvido pelo Google. O modelo foi comparado com modelos de física e outros modelos de IA e apresentou bom desempenho e maior eficiência computacional.
As previsões assistidas por IA foram usadas para aconselhar quando semear. O software pode correr num portátil, tornando previsões de qualidade mais acessíveis do que modelos que exigem supercomputadores caros.
Palavras difíceis
- previsão — Expectativa sobre o que vai acontecer.previsões
- agricultor — Pessoa que cultiva a terra.agricultores
- decisão — Escolha entre opções.decisões
- modelo — Forma ou sistema a ser seguido.
- preciso — Exato, sem erros.precisas
Dica: passe o mouse, foque ou toque nas palavras destacadas no artigo para ver definições rápidas enquanto lê ou ouve.
Perguntas para discussão
- Como a tecnologia pode ajudar em outros setores agrícolas?
- Quais são os desafios que os agricultores enfrentam com as mudanças climáticas?
- Você acha que mais países devem usar a IA para previsões? Por quê?
Artigos relacionados
Grandes empresas e tecnologia dificultam agricultores familiares
Um relatório do IPES-Food, publicado na quarta-feira (25 February), alerta que alianças entre grandes empresas agrícolas e de tecnologia tornam ferramentas digitais caras e inacessíveis para agricultores familiares e concentram o controlo dos dados.
Projeto digital para preservar línguas de Bangladesh
O governo de Bangladesh lançou o site Multilingual Cloud para digitalizar e guardar línguas étnicas. O portal reúne palavras, frases, gravações e transcrições em IPA para ajudar comunidades e pesquisadores a preservar idiomas ameaçados.
