• The Weather Company afirma que o ReelSphere reduz a carga de trabalho dos meteorologistas para manter os telespectadores informados sobre o clima.
  • Embora o conteúdo gerado pelo ReelSphere exija pouca supervisão, humanos podem intervir e modificar as informações se a IA cometer um erro.
  • Se as previsões meteorológicas forem ajustadas para serem hiperlocais, os telespectadores ficam mais propensos a se engajar.

Na próxima vez que você consultar seu boletim meteorológico local, ele pode muito bem ser gerado por IA. De fato, a The Weather Company oferece ferramentas de IA para criar vídeos meteorológicos.

A ferramenta de IA ReelSphere

O ReelSphere é uma ferramenta de criação de vídeo para emissoras e outros clientes que adiciona automaticamente legendas, gráficos e sobreposições de informações meteorológicas hiperlocais aos boletins em vídeo. O ReelSphere permite até que os usuários adicionem vozes de IA que se assemelham às dos meteorologistas locais.

Ele usa um grande modelo de linguagem (não especificado) para extrair gráficos específicos de um local e pode se conectar ao sistema de informações meteorológicas da empresa, Max.

Max é uma plataforma que ajuda a criar mapas que os meteorologistas usam diante de uma tela verde.

Os dados exibidos se adaptam às condições. Se houver previsão de chuva, áreas de níveis de precipitação aparecerão. Se houver tempo limpo, as previsões de praia para o fim de semana podem ser destacadas.

Fato crucial, embora o conteúdo gerado pelo ReelSphere exija pouca supervisão, os usuários ainda podem acessar o ReelSphere para modificar as informações em caso de falha da IA.

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Interação com o público

Como menciona a The Weather Company, o clima local é o mais atraente para as emissoras de notícias, e as pessoas costumam usar várias fontes para prever o tempo porque sentem que não podem confiar totalmente em nenhuma delas.

De acordo com um estudo da SmithGeiger, apenas 22% dos entrevistados estão satisfeitos com as previsões e boletins que recebem.

Os telespectadores ficarão mais propensos a se engajar se as previsões meteorológicas puderem ser combinadas com informações locais.