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Machine learning pode prever se tempestades causarão queda de energia

por Larissa Fereguetti | 28/08/2019

A meteorologia, como toda ciência que tenta prever o futuro,
sofre com a grande incerteza. No setor energético, as quedas de energia
proporcionadas pelas tempestades são um problema imenso. Agora, um algoritmo de
machine learning (aprendizado de máquinas) é capaz de prever se as tempestades
causarão queda de energia.

tempestades
Imagem: timeforkids.com

Normalmente, no setor energético, é preciso estimar o número
de funcionários de plantão quando uma tempestade vai ocorrer. Afinal, ninguém
gosta de ficar sem energia (tem gente que surta) e há locais onde ela não pode
faltar, visto que o prejuízo é imenso (hospitais, supermercados, etc.).

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O problema é conseguir prever qual o tamanho da tempestade para estimar o número de funcionários, já que ela pode mudar a qualquer momento. Se o número de funcionários é subestimado e a tempestade é devastadora, há um prejuízo enorme para a companhia energética. Por outro lado, se o número de funcionários é superestimado e a tempestade é fraca, o prejuízo é no número de horas pagas pelo serviço não utilizado.

Com o algoritmo que usa machine learning, os pesquisadores
conseguiram encontrar padrões em dados existentes que permitem fazer previsões
para novas tempestades. O primeiro passo foi ensinar ao computador como
categorizar as tempestades alimentando-o com dados de falta de energia. Os
dados foram fornecidos por algumas companhias energéticas da Finlândia, onde a
pesquisa foi desenvolvida.

As tempestades foram classificadas em 4 classes, sendo 0
nenhuma queda de energia, 1 cortando até 10% dos transformadores, 2 cortando
até 50% dos transformadores e 3 cortando a energia em mais de 50% dos
transformadores. O próximo passo foi alimentar o computador com dados de
tempestades.

Na análise de tempestade é preciso considerar muitas
variáveis. Os pesquisadores conseguiram treinar o computador para avaliar quais
chuvas causariam danos. Os resultados foram promissores e o algoritmo foi bom
para prever quais tempestades seriam das classes 0 e 3. Agora, eles alimentam o
algoritmo com mais dados para que ele seja capaz de distinguir entre as classes
1 e 2.

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Imagem: donegalweatherchannel.ie

O próximo passo é refinar o modelo para que ele funcione além
das tempestades de verão, já que no inverno na Finlândia também podem acontecer
chuvas catastróficas. Porém, elas funcionam de forma diferente. Para isso, será
necessário utilizar métodos diferentes.

Referências: Science Daily

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Larissa Fereguetti

Doutoranda, mestre e engenheira. Fascinada por tecnologia, curiosidades sem sentido e cultura (in)útil. Viciada em livros, filmes, séries e chocolate. Acredita que o conhecimento é precioso e que o bom humor é uma ferramenta indispensável para a sobrevivência.