Nas grandes cidades, saber se vai chover ou não ajuda na hora de decidir qual a melhor hora e forma de se deslocar, por exemplo. Já nas áreas rurais, a previsão do tempo é fundamental para a produtividade agrícola.

Isso significa que o uso de tecnologias avançadas para prever o clima pode ajudar os agricultores na tomada de decisões para ampliar as colheitas. E em tempos de inteligência artificial, estas ferramentas podem democratizar este acesso.

Desigualdade no acesso a previsões meteorológicas

• Em artigo publicado no The Conversation, os professores Paul Winters, da Universidade de Notre Dame, e Amir Jina, da Universidade de Chicago, explicam que, em muitos países de baixa e média renda, previsões meteorológicas precisas continuam fora de alcance dos fazendeiros.
• Mas uma nova onda de modelos de previsão baseados em IA pode mudar este cenário.
• Essas ferramentas podem fornecer previsões precisas e localizadas por uma fração do custo computacional dos modelos convencionais de previsão numérica baseados em física.
• Isso possibilita que as agências meteorológicas nacionais dos países em desenvolvimento forneçam aos agricultores as informações localizadas e oportunas sobre as mudanças nos padrões de precipitação de que eles precisam.

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IA pode mudar atual cenário

Segundo os autores, os modelos baseados em IA exigem muito menos poder de computação do que os sistemas tradicionais de previsão do tempo. Uma vez treinada, a inteligência artificial pode gerar grandes conjuntos de previsões por uma fração do custo computacional dos modelos baseados em física.

A pesquisa também está avançando rapidamente para expandir o uso da IA para previsões com semanas ou meses de antecedência, o que ajuda os agricultores a tomar decisões sobre o plantio. Modelos de IA já estão sendo testados para melhorar a previsão de condições climáticas extremas, como ciclones extratropicais e chuvas anormais.

Embora os modelos meteorológicos de IA ofereçam recursos técnicos impressionantes, eles não são soluções prontas para uso. Seu impacto depende de quão bem eles são calibrados para o clima local, comparados com as condições agrícolas do mundo real e alinhados com as decisões reais que os agricultores precisam tomar, como o que e quando plantar, ou quando é provável que ocorra uma seca. Para liberar todo o seu potencial, a previsão de IA deve estar conectada às pessoas cujas decisões ela deve orientar.

The Conversation

Neste cenário, grupos como o AIM for Scale estão ajudando governos a desenvolver ferramentas de IA que atendam às necessidades do mundo real, incluindo o treinamento de usuários e a adaptação das previsões às necessidades dos agricultores. Instituições internacionais de desenvolvimento e a Organização Meteorológica Mundial também estão trabalhando para expandir o acesso a modelos de previsão de IA em países de baixa e média renda.

As previsões de IA podem ser adaptadas às necessidades agrícolas específicas do contexto, como identificar janelas de plantio ideais, prever períodos de seca ou planejar o manejo de pragas. A divulgação dessas previsões por meio de mensagens de texto, rádio, agentes de extensão ou aplicativos móveis pode ajudar a alcançar os agricultores que podem se beneficiar. Isso é especialmente verdadeiro quando as mensagens são constantemente testadas e aprimoradas para garantir que atendam às necessidades dos agricultores.

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