{"id":147083,"date":"2017-12-11T09:10:29","date_gmt":"2017-12-11T12:10:29","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ufla.br\/ascom\/?p=147083"},"modified":"2021-09-17T23:13:30","modified_gmt":"2021-09-18T02:13:30","slug":"pesquisa-da-ufla-utiliza-inteligencia-artificial-para-prever-series-meteorologicas-em-curto-prazo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufla.br\/dcom\/2017\/12\/11\/pesquisa-da-ufla-utiliza-inteligencia-artificial-para-prever-series-meteorologicas-em-curto-prazo\/","title":{"rendered":"Pesquisa da UFLA utiliza Intelig\u00eancia Artificial para prever s\u00e9ries meteorol\u00f3gicas em curto prazo"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>A pr\u00f3xima etapa da pesquisa \u00e9 referente \u00e0 previs\u00e3o da forma\u00e7\u00e3o e rota de ciclones tropicais –  alguns resultados iniciais j\u00e1 foram coletados. <\/em><\/p>\n

As mudan\u00e7as clim\u00e1ticas e seus impactos na vida do planeta s\u00e3o objeto dos mais vari\u00e1veis estudos. A an\u00e1lise das temperaturas ajuda na tomada de decis\u00f5es e a precis\u00e3o \u00e9 um fator fundamental; por\u00e9m, cheio de desafios. Por isso, um projeto de mestrado desenvolvido no Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia de Sistemas e Automa\u00e7\u00e3o da Universidade Federal de Lavras (PPGESISA \/UFLA) trata dos \u201cSistemas Evolutivos Baseados em Regras para previs\u00e3o de s\u00e9ries temporais meteorol\u00f3gicas\u201d.<\/p>\n

O estudo inovador resultou em um artigo publicado no Fuzz IEEE, congresso mundial de sistemas fuzzy, que este ano ocorreu em N\u00e1poles, na It\u00e1lia. O autor, Eduardo Almeida Soares, explica que a ideia do trabalho foi obter um m\u00e9todo capaz de criar modelos gerais que sejam apropriados para prever s\u00e9ries meteorol\u00f3gicas, considerando quaisquer bases de dados, independentemente do local ou de qualquer particularidade clim\u00e1tica da regi\u00e3o.<\/p>\n

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O pesquisador, Eduardo Almeida Soares, e o coordenador, Daniel Furtado Leite, \u00e0 frente de estudo inovador que alia intelig\u00eancia artificial \u00e0 meteorologia<\/figcaption><\/figure>\n

Para a pesquisa, foram usadas bases de dados fornecidas pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) de esta\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas de cidades como: S\u00e3o Paulo, Manaus, Porto Alegre, e Natal, escolhidas por terem caracter\u00edsticas clim\u00e1ticas particulares. J\u00e1 os m\u00e9todos evolutivos utilizados foram concedidos pelo professor do Departamento de Engenharia (DEG<\/a>) Daniel Furtado Leite, orientador do projeto. A abordagem foi feita com base em sua tese intitulada \u201cEvolving Granular Systems\u201d, que recebeu pr\u00eamios de tese da North American Fuzzy Information Processing Society, da IEEE Computational Intelligence Society e da Sociedade Brasileira de Computa\u00e7\u00e3o. O professor, juntamente com outros professores do PPGESISA, coordena o Laborat\u00f3rio de Intelig\u00eancia Computacional e Aprendizado de M\u00e1quina (CIML-UFLA). O CIML \u00e9 composto por aproximadamente 35 estudantes de gradua\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o, que trabalham com as mais diversas aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial, inclusive em meteorologia.<\/p>\n

O objetivo geral do trabalho foi desenvolver modelos centrados em dados n\u00e3o lineares e variantes no tempo para previs\u00e3o de temperatura m\u00e9dia mensal. Eduardo comenta a forma como as previs\u00f5es s\u00e3o feitas e de que maneira sua pesquisa se difere de outras j\u00e1 publicadas: \u201cO m\u00e9todo que desenvolvemos constr\u00f3i e atualiza modelos em tempo real. Os modelos s\u00e3o n\u00e3o lineares e n\u00e3o estacion\u00e1rios, o que \u00e9 diferente de outros modelos baseados em intelig\u00eancia artificial e m\u00e9todos tradicionais da estat\u00edstica. A ideia \u00e9 que o modelo preditor perceba um novo padr\u00e3o, \u00e0 medida que os dados s\u00e3o disponibilizados. Isso ocorre de forma gradual, ou seja, o modelo est\u00e1 sempre em adapta\u00e7\u00e3o e \u00e9 sempre capaz de aprender e de se reestruturar quando necess\u00e1rio\u201d.<\/p>\n

Para o professor Daniel, a disserta\u00e7\u00e3o trouxe contribui\u00e7\u00f5es para duas \u00e1reas: a intelig\u00eancia artificial e a meteorologia \u201c\u00c9 importante ressaltar que os m\u00e9todos que foram abordados nesse trabalho s\u00e3o diferentes dos m\u00e9todos comuns em intelig\u00eancia artificial, j\u00e1 que eles permitem que o modelo aprenda novos comportamentos em tempo real, ou seja, os modelos preditores evoluem com o tempo e podem acompanhar varia\u00e7\u00f5es de distribui\u00e7\u00f5es de probabilidade e capturar novos padr\u00f5es espaciais e temporais a partir da observa\u00e7\u00e3o do fluxo de dados\u201d.<\/p>\n

O sistema desenvolvido na UFLA poder\u00e1 ser utilizado em breve, conforme relata o professor Daniel: \u201cEsperamos que o retorno para a sociedade seja logo, talvez em um ano ou dois, j\u00e1 que estamos desenvolvendo interfaces gr\u00e1ficas e pretendemos disponibilizar um software que ser\u00e1 patenteado no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), que d\u00ea informa\u00e7\u00f5es adicionais aos usu\u00e1rios sobre as previs\u00f5es clim\u00e1ticas em qualquer regi\u00e3o do pa\u00eds. \u201d<\/p>\n

O m\u00e9todo poder\u00e1, inclusive, ser aplicado em hidroel\u00e9tricas: \u201cAl\u00e9m de prover a previs\u00e3o de temperatura m\u00e9dia mensal, o sistema d\u00e1 um inv\u00f3lucro dessa estimativa, que \u00e9 uma informa\u00e7\u00e3o adicional que, na engenharia el\u00e9trica, pode ser usada para tomar decis\u00e3o com rela\u00e7\u00e3o a se manter certo volume de \u00e1gua em diferentes barragens hidroel\u00e9tricas ou auxiliar na estimativa da demanda de energia. \u201d Outra aplica\u00e7\u00e3o, segundo o professor, seria na engenharia agr\u00edcola, sendo poss\u00edvel com esses inv\u00f3lucros adicionais prever custos na ambi\u00eancia animal e determinar em qual regi\u00e3o e em que \u00e9poca do ano se deve fazer determinado plantio.<\/p>\n

Eduardo continua sua pesquisa no doutorado em computa\u00e7\u00e3o, que agora \u00e9 feito na Universidade Federal de S\u00e3o Carlos (UFSCar), em S\u00e3o Paulo. \u201c<\/strong><\/em>A pr\u00f3xima etapa da pesquisa \u00e9 referente \u00e0 previs\u00e3o da forma\u00e7\u00e3o e rota de ciclones tropicais; alguns resultados iniciais j\u00e1 foram coletados satisfatoriamente\u201d.<\/p>\n

Novos artigos com base no sistema apresentado est\u00e3o sendo elaborados, um deles <\/em>\u00e9 para previs\u00e3o de precipita\u00e7\u00e3o de chuva no dia seguinte; e outro para   previs\u00e3o de rotas de ciclones formados no oceano Atl\u00e2ntico em intervalos de seis horas. Outro artigo j\u00e1 foi aceito para a publica\u00e7\u00e3o no peri\u00f3dico Applied Soft Computing<\/em>, em parceria com o pesquisador Bruno Costa, da Ford Research & Innovation Center<\/em> na Calif\u00f3rnia, e do professor da PUC Minas Pyramo Costas Jr.<\/p>\n