Искусственный интеллект проникает в каждый аспект 21 века, и одной из областей, в которой ИИ делает значительные успехи, является прогноз погоды.
Прогноз погоды в значительной степени зависит от компьютерных технологий. Технологии ИИ и инновации в машинном обучении могут сделать прогноз погоды еще более точным.
ЧТО НУЖНО ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОГОДЫ?
Существует два типа прогнозов погоды — краткосрочные и долгосрочные. Краткосрочные прогнозы охватывают период от 1 до 14 дней, в то время как долгосрочные прогнозы предсказываются более чем на 14 дней. По мере того как прогностические модели пытаются предсказать будущее на более длительные сроки, предсказания становятся менее точными.
Ранее прогнозы основывались только на наблюдениях людей за небом и формациями погоды, метеорология значительно изменилась благодаря компьютерным технологиям. Эти компьютерные программы наблюдают за погодными условиями и используют эти данные для прогнозирования наиболее вероятных погодных явлений.
Сложные системы, используемые для прогнозирования погоды, используют различные формы радара и спутникового зондирования для сбора информации о погодных условиях. Эта информация затем хранится в суперкомпьютерах, где она используется для создания карт прогнозов и точных предсказаний возможных погодных явлений.
Хотя существующие системы прогнозирования погоды сравнительно сложные, одним из их недостатков является их неспособность эффективно адаптироваться к внезапным изменениям. Это происходит потому, что требуется время для выявления внезапных изменений в погодных условиях и их учета в текущих расчетах системы.
КАКОВА РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПОГОДЫ?
Программное обеспечение искусственного интеллекта может сделать процесс прогнозирования погоды более эффективным. Одним из ключевых преимуществ искусственного интеллекта является его способность работать с большими объемами данных. Искусственный интеллект можно программировать для анализа множества данных о погоде и предоставления более точных карт прогнозов.
Это можно объяснить уникальными возможностями машинного обучения, которые отличаются от стандартных вычислительных возможностей компьютера. В то время как компьютеры могут выполнять вычисления на основе данных, они не способны адаптироваться или делать выводы на основе этих данных самостоятельно. Машинное обучение позволяет искусственному интеллекту взаимодействовать с данными напрямую и приходить к собственным выводам.
В случае прогнозирования погоды это означает, что программы искусственного интеллекта могут делать более точные прогнозы, затрагивающие более отдаленное будущее. Поскольку им не требуется дополнительного ввода данных от операторов для дальнейших предсказаний, они могут непрерывно наблюдать за данными без перерыва. Этот анализ данных позволяет моделям узнавать больше о паттернах и как более точно предсказывать их, чем это может сделать человек.
Кроме того, если радар или спутник обнаруживают внезапные изменения в погодных условиях, программы искусственного интеллекта могут адаптироваться к новым данным быстрее, чем традиционные компьютерные системы. Это делает возможным точное прогнозирование погодных явлений, которые могут представлять критическую угрозу для жизни многих людей.
Поскольку программы искусственного интеллекта могут улучшить точность прогнозов, они также могут сделать прогнозы на более дальнюю перспективу более надежными. Это может сделать их ценным инструментом для предсказания времени и места возможного стихийного бедствия. Такие прогнозы предоставили бы населенным районам, находящимся в пути бедствия, достаточно времени для принятия мер предосторожности и спасения многих жизней.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ПРЕДСКАЗЫВАЕТ ОСАДКИ
В 2021 году ученые продемонстрировали точность прогнозов погоды, предсказанных искусственным интеллектом. DeepMind — разработчик искусственного интеллекта из Лондона — использовал свой инструмент глубокого обучения DGMR для прогнозирования осадков в национальной службе погоды Великобритании.
По сравнению с существующими системами прогнозирования погоды DGMR был более точным в своих предсказаниях. DGMR мог предсказать местоположение дождя, количество осадков и движение дождевых облаков с удивительной точностью в 89% случаев.
Такой уровень точности возможен только с использованием искусственного интеллекта в машинном обучении. В то время как обычные компьютерные системы требуют дополнительного ввода от человеческого оператора, искусственный интеллект может самостоятельно интерпретировать данные и делать прогнозы с меньшим количеством ошибок.
По мере улучшения технологий машинного обучения будут найдены новые приложения для искусственного интеллекта, особенно в области прогнозирования погоды, предоставляя более точные и надежные данные для защиты людей от возможных угроз. Повышение точности прогнозов и быстрая адаптация к изменениям сделают искусственный интеллект ключевым инструментом в обеспечении безопасности в условиях изменчивой природы.
Ваш сайт устарел или вы хотите переделать существующий проект для повышение конверсии и лояльности клиентов? Напишите нам https://new-artismedia-client.bitrix24site.ru/ , и мы поможем!