Os modelos meteorológicos de IA redefiniram o que podemos esperar das previsões. Os recentes avanços na tecnologia de IA estão a aumentar a precisão das previsões e a ajudar-nos a adaptarmo-nos a condições meteorológicas mais extremas e imprevisíveis.
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Atualmente, as previsões tradicionais são feitas utilizando equações complexas e demoradas que exigem muitos recursos.
Utilizando a IA, estas previsões podem ser feitas utilizando uma fração do tempo e dos recursos, e os resultados são ainda mais precisos.
A tecnologia é essencialmente uma forma avançada de estatística que pode reconhecer padrões em grandes quantidades de dados - ideal para a meteorologia, onde os dados são abundantes.
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Felizmente, a meteorologia tem sido observada e documentada em todo o mundo desde há muito tempo.
Ao introduzir modelos de IA nestas montanhas de dados, podem analisá-los sistematicamente, identificando tendências e padrões meteorológicos subtis.
Quando o modelo termina de treinar os dados, o resultado é um algoritmo de IA que prevê o tempo quase instantaneamente e com mais precisão do que os métodos tradicionais.
As previsões tradicionais não podem ser actualizadas com muita frequência devido à sua natureza complexa. Têm em conta as condições atmosféricas e tentam calcular a evolução futura do tempo.
A IA adopta uma abordagem diferente. Os algoritmos de IA analisam milhões de cenários meteorológicos passados e, quando confrontados com uma situação semelhante em tempo real, prevêem com exatidão os resultados com base nesses dados.
É por isso que o Cordulus é capaz de prever o tempo com mais exatidão do que as grandes instituições meteorológicas. Já não se trata apenas de compreender a meteorologia - trata-se de analisar os dados da forma mais inteligente possível.
Desenvolvemos um modelo de IA que gera consistentemente previsões mais exactas do que outras alternativas no mercado.
É diferente das previsões habituais porque tem em conta a sua localização exacta. A IA treina-se a si própria para aprender as condições locais em vez de oferecer previsões gerais e alargadas que muitas vezes não têm em conta as variações meteorológicas locais.
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