Quem gosta da previsão do tempo, tem o privilégio de acompanhar enormes mudanças em termos de dados, resultados e uso de tecnologia na meteorologia.
Atualmente, segundo o head de Agronegócios da Climatempo, Willians Bini, um dos aspectos que tem tido mais aderência com as necessidades do produtor é o aumento da assertividade das previsões.
No Brasil, pequenos e grandes produtores têm investido em sensores meteorológicos e com isso, o volume de dados tem crescido de forma exponencial. “Os dados são considerados a riqueza do futuro. Quanto mais dados, melhor compreendemos todo ecossistema representado pela atmosfera, superfície e oceanos”.
“Todo o planejamento depende de uma previsão mais assertiva, principalmente no momento de aplicar defensivos ou na irrigação. Toda e qualquer atividade de campo está associada as condições do tempo e o monitoramento do clima é necessário para minimizar perdas durante períodos de estiagem, ocorrência de granizo, geada, e outros fenômenos meteorológicos”, afirma.
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Segundo Bini, o Brasil tem características geográficas que dificultam muito a previsibilidade. “Somos um país com dimensões continentais, inúmeros climas e microclimas distintos”, explica.
Estatisticamente, de acordo com Bini, os erros de previsão diminuíram também de forma exponencial nesses últimos anos. “A inteligência artificial nasceu com o propósito de integrar dados e informações, fazer o uso massivo do chamado Big Data, sem limite, para um volume gigantesco de diferentes dados. A inovação estão em usar esses dados de forma inteligente, aprender com suas relações e variabilidades. Esse processo de aprendizagem também tem um nome bastante utilizado ultimamente: o machine learning”, diz.
A lógica do uso da inteligência artificial na meteorologia é integrar e modelar o maior número de dados, com o objetivo de compreender o comportamento dos erros (e acertos) da previsão e automaticamente oferecer aos produtores a melhor previsão possível.
