Ferramentas de inteligência artificial ajudaram a melhorar previsões da monção na Índia. Este verão, 38 milhões de agricultores receberam previsões com suporte de IA do modelo NeuralGCM, que ficou disponível quatro semanas antes do habitual. Os pesquisadores dizem que o modelo identificou corretamente uma pausa de três semanas depois que a monção atingiu terra no início de junho e começou a mover‑se para o norte.
NeuralGCM é um modelo híbrido que junta a física tradicional e a aprendizagem de máquina. Desenvolvido pelo Google, foi avaliado contra modelos convencionais e outros modelos de IA e mostrou bom desempenho em várias métricas, além de ser mais eficiente em termos computacionais. A Universidade de Chicago recebeu apoio da Gates Foundation para avaliar modelos sobre o Leste e o Oeste da África, medindo o início e o progresso das estações chuvosas e as ondas de calor.
As previsões foram usadas para aconselhar decisões agrícolas, como quando semear, e o software pode correr num portátil. Autoridades destacaram benefícios económicos; Pramod Kumar Meherda disse que o programa ajuda a gerir riscos, e Michael Kremer estimou que as previsões por IA podem gerar mais de US$100 para os agricultores por cada dólar investido pelo governo. Cientistas pedem melhorar as mensagens ligando sinais de chuva a humidade do solo e a previsões de stress térmico, porque previsões erradas podem causar perdas e custos de replantio.
Palavras difíceis
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- agricultura — Atividade de cultivar plantas e criar animais.
- tecnologia — Aplicações e ferramentas criadas por seres humanos.tecnologias
- método — Caminho ou maneira de fazer algo.métodos
- chuva — Água que cai do céu em gotas.chuvas
- dados — Informações que podem ser analisadas.
- investimento — Uso de recursos para obter lucro no futuro.investimentos
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Perguntas para discussão
- Como a tecnologia pode ajudar na agricultura no seu país?
- Quais são os desafios que os agricultores enfrentam atualmente?
- De que forma a Inteligência Artificial pode mudar a agricultura no futuro?
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