Previsões de mar e tempo com inteligência artificial

Em decisões de grande impacto a precisão e clareza das informações fazem grande diferença.

No caso das previsões de mar e tempo, além da utilização de modelos de alta resolução específicos para regiões portuárias, por exemplo, a aplicação de técnicas de inteligência artificial trazem um resultado ainda melhor.

Essa técnicas ajustam a previsão em tempo real de acordo com sensores instalados no seu negócio. Por exemplo, com a utilização de machine learning, as previsões de vento e onda do i4cast® ficam até 40% mais precisas. Um excelente resultado!

Nesse artigo vamos entender melhor como obter previsões do tempo ainda mais precisas utilizando técnicas de machine learning.

1. Como são feitas as previsões de mar e tempo?

2. Limitações das previsões de mar e tempo

3. O que é o machine learning?

4. Por que utilizar o machine learning?

5. Por que utilizar machine learning nas previsões do tempo?

6. Como obter previsões de mar e tempo mais precisa utilizando_ machine learning_?

Como são feitas as previsões de mar e tempo?

As previsões de mar e tempo são geradas por modelos numéricos sofisticados.

Eles são uma espécie de programa de computador que utiliza informações como temperatura do ar, chuvas, ventos e ondas para resolver equações matemáticas complexas que descrevem o comportamento dos fenômenos oceânicos e atmosféricos.

Dessa forma, eles geram simulações das condições ambientais para prever o que vai acontecer nos próximos dias. Esses cálculos complexos podem demorar horas para serem finalizados e requerem grande infraestrutura computacional ou supercomputadores.

Veja com mais detalhes como é feita a previsão do tempo

Limitações das previsões de mar e tempo

Por melhor que seja a tecnologia, existe um grande desafio associado às previsões de mar e tempo: a característica caótica da atmosfera e do oceano. Por causa dessa característica, pequenos desvios nas primeiras horas de previsão podem resultar em grandes erros dias à frente, aumentando as incertezas dos resultados.

Independente de qual é a melhor previsão do tempo, quanto mais longa a previsão, maior a quantidade de incertezas. É por isso que a previsão para hoje acerta muito mais do que a previsão para amanhã. Felizmente, a utilização de técnicas de inteligência artificial como o machine learning pode ajudar.

O que é o machine learning?

O machine learning (aprendizado de máquina em português) é um ramo da Inteligência Artificial.

Nesse processo os computadores aprendem com uma grande quantidade de dados complexos e desenvolvem a capacidade de reconhecer padrões ou prever tendências, resultados e comportamentos futuros, sem serem especificamente programados para isso.

Ou seja, com o machine learning é possível treinar o computador para aprender uma determinada atividade que, após essa fase de treinamento, será desempenhada sem a intervenção humana.

Um exemplo simples dessa técnica é o filtro de spam do seu e-mail.

Inicialmente o computador, ou modelo preditivo, é treinado para reconhecer e-mails spam na sua caixa de entrada. Após essa fase de treinamento, são criados algoritmos – sequências de instruções para solucionar um problema – que passam a operar de forma autônoma, livrando sua caixa de entrada de receber aquele tanto de e-mails indesejados.

Por que utilizar o machine learning?

São muitas as vantagens de utilizar técnicas de machine learning, mas a principal delas é a eficiência.

Esses modelos preditivos construídos por algoritmos guiados pelos dados são muito mais adaptáveis e flexíveis do que se seguissem instruções estáticas pré-programadas. Tudo isso com um alto poder de processamento, que permite analisar uma quantidade absurda de dados em curtos períodos.

Com o machine learning é possível analisar dados cada vez mais complexos e numerosos, de forma automática e rápida. E claro, praticamente eliminando o erro humano do processo.

Certo. Mas como aplicamos isso nas previsões de mar e tempo?

Por que utilizar machine learning nas previsões do tempo?

Como disse antes, existem vários desafios associados à previsão de mar e tempo, mas a acurácia das previsões pode ser aumentada significativamente utilizando a inteligência artificial.

O emprego do machine learning garante que correções nas previsões sejam efetuadas em tempo real com dados medidos por sensores, reduzindo as incertezas e tornando as previsões mais precisas, especialmente nas próximas 24 horas.

E melhor ainda, as previsões podem ser atualizadas com uma frequência bem maior, com uma nova previsão sendo gerada a cada hora, por exemplo - seis vezes mais frequênte do que o padrão.

Isso porque só é necessário um grande poder computacional para o treinamento do algoritmo de machine learning. Uma vez treinado, a sua aplicação é simples e leve, podendo ser repetida várias vezes.

Esse é um grande benefício, tendo em vista que os modelos numéricos demoram horas para gerar uma nova previsão e, portanto, a aplicação de técnicas de machine learning podem gerar correções sobre as previsões já existentes em questão de segundos!

Como obter previsões de mar e tempo melhores utilizando machine learning?

Na i4sea, nós utilizamos o machine learning para desenvolver um modelo preditivo que utiliza dados medidos por sensores locais para ajustar os resultados do modelo numérico e suas previsões. E realizamos esse processo várias vezes ao dia.

Para isso são realizadas várias rodadas de treinamento com um grande volume de cenários ambientais possíveis até atingir uma determinada performance. Uma vez treinado, o machine learn corrige a previsão do modelo utilizando dados de sensores em tempo real.

A depender da variável que queremos corrigir, podemos aplicar diferentes métodos de machine learning, variando desde metodologias mais simples, como regressões lineares, até metodologias complexas de deep learning, envolvendo redes neurais.

Os resultados obtidos são animadores!

Nas previsões de onda, observamos ganhos de 40% em acurácia para previsões de 6h e ganhos de 25% em acurácia para previsões de 20h.

Nas previsões de vento, que são ainda mais caóticas e portanto mais difíceis de prever, observamos um ganho de acurácia de 42% para previsões de 3 h e de 15% para previsões de 6 horas.

Essa performance é continuamente monitorada e o treinamento é refeito sempre que mais dados são disponibilizados, pois com maior volume de dados, maior é a diversidade de padrões que o algoritmo de machine learning é exposto durante o seu treinamento.

Um exemplo real do benefício de ter previsões de mar e tempo mais precisas é a melhoria do planejamento portuário no Porto do Açu, onde o apoio à tomada de decisão do i4cast® é duas vezes mais assertivo do que as previsões globais em momentos reais de restrições ambientais.

Outra aplicação interessante é na previsão de ondas para a gestão de parques eólicos Offshore da Vattenfall no Mar do Norte.