Você pode ter notei uma queda na IA em seu aplicativo de previsão do tempo recentemente. À medida que as empresas correm para infundir inteligência artificial em cada produto, chegou a onda do humilde aplicativo meteorológico.
A Weather Company, operadora do Weather Channel, lançou hoje uma versão renovada de seu Radar de Tempestade aplicativo, apresentando um Weather Assistant com tecnologia de IA que permite aos usuários personalizar a forma como visualizam previsões e mapas meteorológicos, alternando entre camadas como radar, temperatura e condições climáticas como vento e relâmpagos.
Ele também pode sincronizar com outros aplicativos, como seu calendário, para enviar notificações de texto e resumos meteorológicos que vinculam informações sobre o clima futuro aos seus planos diários. Você pode colocar uma voz nele para falar como um meteorologista de rádio dos velhos tempos, se você gostar disso. Como a maioria dos aplicativos meteorológicos, ele obtém dados da Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NOAA) e do Serviço Meteorológico Nacional (NWS).
O aplicativo custa US$ 4 por mês. Por enquanto, ele está disponível apenas para iOS, mas a empresa diz que uma versão para Android chegará eventualmente.
“Queríamos construir uma experiência que elevasse o nível do clima para qualquer pessoa, desde um observador casual até um caçador de tempestades experiente”, diz Joe Koval, meteorologista sênior da Weather Company. “Se você está procurando conselhos sobre quando o tempo estará bom para passear com o cachorro amanhã, você não precisa mais olhar para um monte de dados meteorológicos diferentes e tentar descobrir a resposta para essa pergunta sozinho.”
Você já pode encontrar a previsão do tempo no seu telefone, é claro. Os dispositivos Android e iOS normalmente colocam o clima em destaque ao lado da hora. Google e Apple fundiram seus aplicativos meteorológicos diretamente em seus smartphones. Desde então, recursos de IA foram infundidos, oferecendo insights e resumos sobre o dia que está por vir.
Mas existem muitos aplicativos meteorológicos de terceiros, como Storm Radar, Tempo cenoura, Visualizador de chuvae Tempo em Ame—um aplicativo dos antigos criadores do aplicativo Dark Sky. Novos aplicativos meteorológicos como Clima arco-íris pretende ser a IA em primeiro lugar. Os serviços meteorológicos também estão sendo integrados diretamente em chatbots de IA, como o Accuweather, que recentemente lançou um aplicativo diretamente no ChatGPT da OpenAI.
“Todo mundo tem sua ideia do que deseja em um aplicativo meteorológico, em quais dados está interessado, como está interessado em que sejam apresentados”, diz Adam Grossman, fundador do aplicativo DarkSky. “Como você cria um aplicativo meteorológico único que funciona para todos?”
DarkSky, um dos aplicativos meteorológicos iOS mais populares, foi comprado pela Apple em 2020 e incorporado ao seu Clima da Apple serviço. Grossman acabou deixando a Apple para iniciar o Acme Weather, com o objetivo de criar um serviço de previsão do tempo que telegrafasse melhor a incerteza da previsão.
“Não importa quão boa seja a sua previsão, você estará errado”, diz Grossman. “Isso é algo que os aplicativos meteorológicos tradicionalmente não fazem um bom trabalho. Nossa abordagem é tentar descobrir como adicionar essas peças de contexto de volta.”
Os repositórios de informações meteorológicas geralmente vêm de fontes governamentais, como a NOAA ou outros serviços meteorológicos globais que coletam dados de satélites meteorológicos, radares, balões meteorológicos e instrumentos terrestres. Todos esses dados são inseridos em modelos de previsão do tempo que simulam a física da atmosfera. Essas previsões são frequentemente geradas por supercomputadores que consomem muitos recursos, mas os modelos de aprendizado de máquina reduziram esse processamento, tornando as previsões mais rápidas. (Embora às vezes menos preciso, o que pode ser explicado pela comparação de vários modelos.)
Aplicativos meteorológicos como Storm Radar e Acme Weather traduzem essa abundância de informações corroborando e compilando os modelos e ajudando a criar mapas de alta resolução e uma representação visual dos dados, uma área onde a IA também pode ser particularmente útil.
