IMD usará AI, ML para previsões meteorológicas mais precisas

Atualização: 26 de julho de 2021
IMD usará AI, ML para previsões meteorológicas mais precisas

O Departamento Meteorológico da Índia (IMD) em breve usará inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para garantir previsões meteorológicas mais precisas. O IMD colaborou com os Institutos Indianos de Informação Equipar (IIITs) em Prayagraj e Vadodara e IIT-Kharagpur para a atualização tecnológica. O IMD também fez parceria com o Google para fornecer previsões meteorológicas precisas de curto e longo prazo.

O IMD também formou vários subgrupos internos de funcionários seniores e meteorologistas para decidir sobre a melhor forma de usar IA e ML nas previsões do tempo, informou o Business Standard.
O relatório citou Mrutyunjay Mohapatra, Diretor Geral do IMD, dizendo que o Ministério das Ciências da Terra está convidando pesquisadores independentes para ajustar seu uso de IA e ML. Um grupo de organizações irmãs do IMD, incluindo o Instituto Indiano de Meteorologia Tropical, com sede em Pune, também foi constituído a esse respeito. No entanto, o funcionário acrescentou que pode levar dois ou três anos para que o IMD aproveite totalmente as tecnologias AI e ML na previsão do tempo, acrescentou o relatório.
Nos últimos anos, o IMD investiu pesadamente em tecnologia para fornecer previsões exatas sobre eventos climáticos severos, como ciclones, inundações e tempestades. Atualmente, o IMD tem cerca de 20 bóias meteorológicas e navios equipados com estações meteorológicas avançadas que coletam dados das profundezas do oceano. Além disso, o corpo meteorológico tem mais de 25 radares Doppler para monitorar as condições climáticas.
Enquanto isso, um aumento em computação a potência, de 1 teraflop a 8.6 teraflops, ajudou o IMD a processar melhor os dados observacionais, mencionou o relatório.
Mohapatra acrescentou que o IMD, no momento, está tentando prever com precisão os incidentes com raios, ao mesmo tempo que aumenta sua capacidade de fornecer previsões sobre chuvas fortes, tempestades, ciclones e condições de neblina.