Hoje é quinta-feira, 28. mars 2024.

Aqui estão duas das várias observações dessa pesquisa:

• Entre as megatendências que pressionam os CEO para se reinventarem, nenhuma é mais importante do que as alterações climáticas.

• Den administrerende direktøren opplever en enorm ineffektivitet i en serie av atividades rotineiras i suas empresas, representerer omtrent 40% av tempoet i nestas tarefas. 60 % av administrerende direktør er en inteligência artificial generativa (IA) poderia ajudar and melhorar essa eficiência.

Coincidentemente, um dia antes, en Nature publicou um artigo intitulado "Hvordan AI forbedrer klimaprognoser", med pesquisadores "usando várias estratégias de aprendizado de maquina for acelerar a modelagem climática, reduzir seus custos, hor deprecise energia, a custos" .

O aprendizado de máquina é um ramo da IA ​​​​no qual os programas de computador aprendem identificando padrões em conjuntos de dados. Isto é diferente de usar equações para realizar simulações e está sendo cada vez mais considerado para previsão do tempo e modelagem climática. Em termos de velocidade e poder de processamento necessários – e custos – seus resultados são muito mais rápidos – e baratos – gjør que som simulações tradicionais. Por outro lado, os modellos aprendidos por máquina ainda precisam provar sua precisão.

Nesse sentido, algumas abordagens de avaliação estão sendo realizadas utilizando aprendizado de máquina:

• emular modellos convencionais

• desenvolver modelos básicos fundamentalais para buscar padrões ocultos e possivelmente desconhecidos

• hybridmodeller

O artigo cita algumas conquistas, como eller QuickClim australiano com "15 modellos de aprendizado de maquina que podem emular 15 modelos da atmosfera baseados na fisica", eller rápido and eficiente modelo ACE av Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle, o dao fundamental modelos Microsoft og University of California, et prosjekt for CliMA for hibridos, "Digital Twins" eller digitale tvillinger fra Terra sender desenvolvidos til NASA og EU-kommisjonen, som er et prosjekt for europeisk chamado Destination Earth (DestinE).

Mais duas citações do artigo:

• Tester klimatiske modeller ansikt ao comportamento climático passado é util, mas não é uma medida perfeita de quão bem podem prever um futuro que provavelmente será muito diferente daquele que a humanidade viu antes.
  
  

• O objetivo final é criar modelos digitais dos sistemas da Terra, parcialmente alimentados por IA, que possam simular todos os aspetos do tempo e do clima até escalas de quilômetros, com grande precisão e na velocidade da luz.

Klikk på bildet for å se en interessant artigo av Nature og referências, av Carissa Wong.