São Paulo - Pesquisadores do Departamento de Agricultura dos EUA, aliados à Universidade da Geórgia e à IBM, estão utilizando ferramentas de big data para ajudar fazendeiros do sudoeste do estado norte-americano.

A ideia é entender o comportamento do clima da região, fornecendo uma previsão do tempo precisa para cada fazenda, baseada em análises de quantidades enormes de dados meteorológicos, geográficos e históricos do local.

As informações vêm da ComputerWorld, que aponta para os benefícios de uma iniciativa do tipo. Sabendo exatamente em quais dias choverá em determinado local, por exemplo, os agricultores poderão gerenciar melhor a irrigação, a plantação e a colheita dos produtos – o que tem potencial para gerar uma economia considerável de recursos.

Ainda em fase de desenvolvimento, o sistema carrega como grande diferencial para o padrão de previsão de tempo a área analisada. Enquanto o utilizado nos Estados Unidos trabalha com um espaço de até 12 quilômetros, esse novo projeto, hiperlocal, abrange uma área de apenas 1,5 Km.

E além dessa precisão local, há ainda a temporal: enquanto é difícil confiar mesmo nas previsões tradicionais para o dia seguinte, a novidade seria capaz de prever as condições climáticas – com bem mais exatidão – com até três dias de antecedência.

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Segundo a matéria da CW, no centro de todo esse sistema, estaria a tecnologia Deep Thunder, da IBM, usada por organizações especialmente para previsões do tempo em curto prazo. Ela gerencia, separa e analisa dezenas de gigabytes de informação, deixando apenas a que será útil e trazendo os resultados em um volume de dados bem menor.

Fazendeiros, que não precisarão lidar com uma quantidade tão gigantesca de bytes, poderão acessar as condições climáticas no portal da própria Deep Thunder – e, futuramente, até diretamente nos tablets e smartphones.

E entre as informações disponíveis, conforme afirmou Lloyd Treinish, cientista chefe do projeto, ao site, ainda estarão vídeos e animações bidimensionais com padrões de chuva, movimentação de nuvem e mais.

No entanto, ainda vale dizer que mesmo essas previsões baseadas em big data não serão perfeitas, como alertou Treinish. Mas como o próprio especialista afirmou, essa nova tecnologia já pode ajudar a reduzir a taxa de erros pela metade, ao menos.