Como DeepMind utiliza IA para previsão do tempo
OpenAI lança Sora / Novo Gemini 2.0 / Computador quântico do Google / Artigo: Identificando poços de petróleo com IA
IA Stack desta semana:
🔷 Como DeepMind utiliza IA na previsão do tempo
🔷 OpenAI lança Sora
🔷 Novo Gemini 2.0
🔷 Computador quântico do Google
🔷 Artigo: Identificando poços de petróleo com IA
Tempo de leitura: 5 minutos
Oi, pessoal. Vocês estão bem?
Caprichamos bastante na nossa newsletter, pensando em cada um de vocês, viu?!
Assim, esperamos que a cabeça de vocês faça: 🤯 com o tanto de coisa legal.
Então, vamos lá conversar sobre o que amamos: ciência, tecnologia, inteligência artificial, inovação e o que o pessoal está descobrindo e aprontando por aí.
Partimos juntos?! 💙
🌦️ Como DeepMind utiliza IA na previsão do tempo
Os pesquisadores do Google DeepMind criaram uma previsão do tempo baseada em IA muito mais rápida e precisa do que o melhor sistema disponível hoje. O GenCast, um programa meteorológico de IA do Google DeepMind, teve um desempenho até 20% melhor do que o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, amplamente considerado o líder mundial.
No curto prazo, espera-se que o GenCast apoie as previsões tradicionais em vez de substituí-las. Mesmo como uma ferramenta de assistência, ele pode fornecer clareza sobre futuras rajadas de frio, ondas de calor e ventos fortes, além de ajudar as empresas a prever quanta energia elas gerarão a partir de parques eólicos.
Em uma comparação direta, o programa produziu previsões mais precisas sobre o clima diário e eventos extremos com até 15 dias de antecedência, e foi melhor em prever as trajetórias de furacões destrutivos e outros ciclones tropicais, incluindo onde atingiriam a costa.
☂️ Mas como ele funciona?
As previsões meteorológicas tradicionais baseadas em física resolvem um grande número de equações para produzir suas previsões, mas o GenCast aprendeu como o clima global evolui, treinando com 40 anos de dados históricos gerados entre 1979 e 2018. Isso incluía velocidade do vento, temperatura, pressão, umidade e dezenas de outras variáveis em diferentes altitudes.
Enquanto uma previsão tradicional leva horas para ser executada em um supercomputador com dezenas de milhares de processadores, o GenCast leva apenas 8 minutos em um único Google Cloud TPU, um chip projetado para aprendizado de máquina. Os detalhes são publicados na Nature .
🎬 OpenAI lança Sora
Depois de muito tempo de expectativa, finalmente a OpenAI lançou Sora, a IA que gera vídeos realistas a partir de comandos de texto. Já está disponível nos planos de ChatGPT Plus (20 dólares/mês) e Pro (200 dólares/mês).
Existem as opções de:
substituir, remover ou reinventar elementos;
encontrar e isolar os melhores quadros, estendendo-os em qualquer direção para completar uma cena;
organizar e editar uma sequência única de seus vídeos em uma linha do tempo pessoal;
cortar e criar vídeos repetidos sem interrupções com o Loop;
combinar dois vídeos em um clipe perfeito;
criar e compartilhar estilos que capturem sua imaginação com Predefinições.
📊 Novo Gemini 2.0
Na quarta-feira, dia 11 de dezembro, o Google anunciou o novo modelo para a era dos agentes de IA, que se trata do modelo mais ágil e eficiente até agora, projetado para oferecer baixa latência e desempenho de ponta em larga escala. Por enquanto, está com acesso para desenvolvedores e parceiros, mas devem ter novas opções e disponibilidade geral para janeiro de 2025.
🖥️ Computador quântico do Google
O Google anunciou um novo chip quântico que pode solucionar um dos maiores problemas da computação, resolvendo em apenas 5 minutos o que os melhores computadores atuais levariam 10 setilhões de anos.
Basicamente, os computadores quânticos utilizam a mecânica quântica, que é o comportamento estranho de partículas minúsculas. Com isso, os cientistas esperam que a tecnologia possa ser usada para acelerar processos complexos, como a criação de novos medicamentos, materiais e inteligência artificial.
A pesquisa completa pode ser lida na Nature.
🏗️ Artigo: Identificando poços de petróleo com IA
Nos Estados Unidos, existem "poços órfãos não documentados" de gás e petróleo, alguns deles datados do século XIX, abandonados e vazando produtos químicos que podem prejudicar a natureza. Pensando nisso, cientistas na Califórnia e em Oklahoma treinaram um modelo de IA em cerca de 100 mapas, e usaram para classificar mapas topográficos abrangendo 45 anos.
Então, analisaram imagens aéreas e de satélite do Google Earth, e procuraram por características como torres de perfuração de petróleo, bombas e tanques de armazenamento. Até o momento, a pesquisa já confirmou a presença de 44 dos 1301 poços potenciais identificados pelo modelo.
Os pesquisadores esperam unir o poder preditivo da IA com outras tecnologias modernas, como drones equipados com sensores, para acelerar a taxa de detecção e, finalmente, tampar poços com vazamento em potencial.
Obrigada pela leitura, até a próxima. 👋