Visão de Longo Alcance: Previsões Meteorológicas de Alta Precisão.

De curto a longo prazo, todos os insights que você precisa

Do Convencional ao Extraordinário

Redefinindo fronteiras na previsão climática com Inteligência Artificial

Na MeteoIA, a nossa capacidade computacional proveniente do uso de inteligência artificial (IA) nos diferencia da concorrência. Utilizamos essa vantagem para aprimorar as informações dos modelos de previsão do tempo convencionais e proporcionar aos nossos clientes uma experiência única em previsões de riscos climáticos. Somos especialistas em treinar modelos de IA para a previsão de curto, médio e longo prazo.

Nossos modelos de previsão de riscos climáticos são construídos com base em dados históricos e climáticos detalhados. Incorporamos uma ampla gama de variáveis climáticas, informações de vegetação, topografia e dados sobre o terreno para fornecer previsões altamente precisas e personalizadas. Essa abordagem de ponta nos permite oferecer aos nossos clientes uma visão abrangente das variáveis sensíveis ao clima que afetam seus negócios.

Antecipar e mitigar riscos climáticos

Nossos modelos de IA não apenas preveem eventos meteorológicos, mas também permitem quantificar os riscos e impactos.

Otimizar operações e recursos

Nossos modelos avançados baseados em IA permitem a otimização eficiente de recursos, maximizando a eficiência operacional.

Tomar decisões estratégicas fundamentadas

Nossa tecnologia fornece insights meteorológicos precisos, capacitando líderes a tomar decisões fundamentadas.

Contribuir para a sustentabilidade ambiental

Nossa abordagem fornece informações cruciais para práticas mais conscientes e sustentaveis e decisões com impacto positivo.

Algoritmos Meteorológicos Avançados

Resolução elevada para informações meteorológicas claras e precisas

Nossos concorrentes fazem uso de modelos de resolução limitada, que são fornecidos pelos principais centros de meteorologia globais, como GFS, ECMWF e outros. Esses modelos têm uma resolução reduzida e acabam obscurecendo muitos detalhes importantes das informações.

Nossos concorrentes fazem uso de modelos de resolução limitada, que são fornecidos pelos principais centros de meteorologia globais, como GFS, ECMWF e outros. Esses modelos têm uma resolução reduzida e acabam obscurecendo muitos detalhes importantes das informações.


 

Figura: representação da temperatura para a região metropolitana de SP em grade de 25 km. 

Através da implementação de modelos de IA no sistema MIA, conseguimos desagregar essas informações, melhorando a resolução espacial dos dados. Isso nos permite identificar variações específicas dentro da nossa área de interesse com maior precisão.

 Figura: representação da temperatura para a região metropolitana de SP em grade de 30m.

Previsão de Curto Prazo (0 - 15 dias)

Com a nossa capacidade computacional, elevamos o padrão na entrega de informações climáticas. Diferenciamo-nos ao aprimorar as previsões meteorológicas de modelos utilizados por nossos concorrentes. Isso significa que podemos oferecer previsões horárias altamente detalhadas das variáveis climáticas para os próximos 15 dias, proporcionando uma visão mais precisa e abrangente das condições climáticas sob diferentes localidades. 

Gráfico produzido no sistema MIA, previsão de vento para o setor de energia - MIA Energia

Previsão Sazonal (1 - 365 dias)

Nossos modelos passam por um treinamento para gerar previsões em uma escala sazonal de 1 a 365 dias. Com essa abordagem, conseguimos detectar os riscos associados a eventos extremos e fornecer aos nossos clientes uma estimativa da probabilidade de ocorrência desses eventos. Nossos modelos analisam os registros de previsões passadas e calculam com que frequência acertaram as previsões sob as mesmas condições climáticas. Dessa forma, entregamos aos nossos clientes a probabilidade de que nossa previsão realmente se concretize.

Cenários IPCC

Ampliando a resolução espacial para planos de adaptação mais precisos

Previsão de precipitação para os próximos 255 dias para diferentes regiões do Brasil.

A realização de previsões de cenários climáticos para a identificação de riscos é um desafio complexo, uma vez que requer a análise dos dados disponíveis pelo IPCC para determinar quais modelos de projeção climática são mais adequados à região em questão. Com o auxílio da inteligência artificial, somos capazes de identificar os modelos de projeção utilizados pelo IPCC mais apropriados para atender às necessidades dos nossos clientes em suas regiões específicas de interesse.

O uso do sistema MIA permite aprimorar a resolução espacial dos dados fornecidos pelo IPCC, o que resulta em informações mais detalhadas e valiosas. Isso contribui para que nossos clientes elaborem planos de adaptação climática mais precisos e identifiquem possíveis riscos futuros com maior clareza e confiabilidade.

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Artigos

Long‐term study of the occurrence and time of passage of sea breeze in São Paulo, 1960–2009

Gabriel MP Perez, Maria AF Silva Dias

Fine scale surface climate in complex terrain using machine learning

Thomas C Martin, Humberto Rocha, Gabriel M P Perez

Improving the quantitative precipitation forecast: a deep learning approach

Gabriel Martins Palma Perez, Maria Assunção Faus da Silva Dias

Atmospheric convergence zones stemming from large-scale mixing

Gabriel MP Perez, Pier Luigi Vidale, Nicholas P Klingaman, Thomas Martin

Using a Synoptic-scale Mixing Diagnostic to Explain Global Precipitation Variability from Weekly to Interannual Timescales

Gabriel MP Perez, Pier Luigi Vidale, Helen Dacre, Jorge L García-Franco