Como predito pelo “efeito borboleta”, o tempo é algo extremamente complicado de prever. Indo de forma contrária, a IBM acredita que com a utilização de sistemas inteligentes alimentados por uma grande quantidade de dados, isto é possível. Talvez uma previsão ainda não possa ser realizada corretamente, entretanto palpites com certa precisão possam ser gerados.
Desenvolvido em parceria com a The Weather Company, o Deep Thunder será o melhor meio de prever o tempo. Utilizando algoritmos de auto-aprendizado, o sistema será alimentado por pentabytes de dados históricos compostos por padrões climáticos e comportamentais dos habitantes, além dos modelos climáticos oferecidos pela The Weather Company. Quando finalizado, o sistema conseguirá informar os acontecimentos com uma resolução de até 2 quilômetros.
As informações geradas pelo Deep Thunder podem ser utilizadas para analisar o comportamento das pessoas em relação ao clima, além de auxiliar no posicionamento de diversas construções, evitando danos ou prevenindo os mesmos. O avanço na analise computacional e na capacidade de aprendizado oferece cada vez mais a possibilidade de previsão, seja em modelos mais simples como sistemas fechados ou até mesmo o clima. Todo este avanço no sistema de previsão permitiria a realização do demônio de Laplace ou seria apenas uma questão de tempo?
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Bruno Gaideski
Aluno do 2º ano de Engenharia da Computação e estagiário no Núcleo de Computação Embarcada da Universidade Positivo (NCE).
Curioso.