Uma representação visual da rede neural profunda DeepPrecip, incluindo um gráfico de computação renderizado com 1,7 milhão de nós e 2,8 milhões de arestas. A imagem é um instantâneo no tempo do cérebro complexo da rede neural de aprendizado profundo para calcular a precipitação. Crédito:Universidade de Waterloo
Os canadenses acham que sabem muito sobre neve. É praticamente um passatempo nacional discutir o clima de inverno.
Mas um Ph.D. estudante do Departamento de Geografia e Gestão Ambiental da Universidade de Waterloo está levando a obsessão canadense pelo clima a um nível totalmente novo.
Fraser King está estudando as maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ser aplicado para prever padrões de precipitação e, especialmente, queda de neve anual e derretimento de neve no contexto das mudanças climáticas.
Em seu último estudo, que ele realizou com uma equipe de pesquisadores, incluindo seu Ph.D. supervisor Professor Christopher Fletcher, ele apresenta seu novo programa de modelagem de clima sob o nome de DeepPrecip.
“Nesta nova pesquisa, trabalhamos para desenvolver um modelo, que é uma rede computacional de aprendizado profundo”, diz King. "É difícil medir com precisão a neve. Existem outros modelos, mas eles têm algumas limitações. Nosso novo modelo está ajudando a fazer as coisas avançarem."
Crédito:Universidade de Waterloo O DeepPrecip pega as montanhas de dados que existem a partir de leituras de radar de queda de neve e, em seguida, cria modelos preditivos. Essa pesquisa é extremamente valiosa em uma era de mudanças climáticas.
“Sinto que temos a responsabilidade, como canadenses, de garantir que estamos cuidando da terra e monitorando-a, porque isso terá impactos globais à medida que o clima continuar a aquecer”, diz King.
"Uma das grandes questões nas ciências atmosféricas é entender as mudanças na queda de neve. É um processo bastante dinâmico e não é bem compreendido. Qualquer progresso que possamos fazer nessa área é benéfico."
Mobilizando conhecimento Além de publicar artigos acadêmicos para divulgar sua pesquisa, King priorizou a divulgação de seu trabalho para um público mais amplo, incluindo outros pesquisadores fora de sua disciplina e o público em geral.
Para este projeto atual no DeepPrecip, ele publicou uma postagem no blog com a empresa de IA Graphcore e um artigo no popular blog Toward Data Science no Medium. O artigo voltado para o público é inteligentemente intitulado "As redes neurais sonham com a neve caindo?" e alude ao famoso romance de Philip K. Dick.
Em um esforço adicional de acessibilidade, King tornou o próprio programa disponível e de código aberto no GitHub.
Ele e seu supervisor também estão entre os finalistas do concurso Science Exposed do Conselho de Ciências Naturais e Engenharia do Canadá (NSERC) pela renderização do modelo DeepPrecip (veja a imagem acima).
King fez questão de traduzir o conhecimento científico em formatos acessíveis ao público ao longo de sua carreira acadêmica. Ele venceu o concurso GRADflix da Universidade de Waterloo de 2019, que desafiou pesquisadores a produzir vídeos de um minuto que transmitissem seu trabalho ao público.
“Acho que é realmente importante não apenas fazer uma boa pesquisa, mas dedicar um tempo para comunicar essa pesquisa a um público mais amplo”, diz King. "Ser capaz de descrever a pesquisa para as partes interessadas e financiadores e poder descrevê-la para o público em geral é um foco para mim e espero que possa estimular outros a participar da pesquisa também."
+ Explorar mais Bactérias podem ajudar a capturar gases de efeito estufa
