Pour l'homme, le temps a été le plus grand ennemi, au-delà du temps a été un rêve de l'humanité, « prédire l'avenir » est une façon de vouloir aller au-delà du temps humain.

Les prévisions météo est la forme la plus commune de la vie « prédire l'avenir », mais comme je l'ai dit, les prévisions météo est aussi une chose très difficile. Et maintenant, regardez, AI peut être un outil peut grandement améliorer la fonctionnalité des prévisions météorologiques.

Photo: British Council Apprendre l'anglais

Google a récemment partagé une nouvelle étude sur le blog officiel, l'étude a affirmé que Google a réalisé les prévisions météo « en temps quasi réel » dans.

Mais ce travail est encore à ses débuts, il est également pas encore intégré dans tout système d'entreprise, mais les premiers résultats encore montré très prometteur. Pas après les experts de l'industrie ont dans ce document indiquent, Goolge les chercheurs décrivent comment ils calculent le temps que de quelques minutes à une plage d'un kilomètre six heures à l'avance pour obtenir les prévisions de précipitations précises.

Minutes de temps de calcul par rapport à être actuellement une mise à jour énorme, il peut prendre plusieurs heures pour générer un calcul prédictif selon la technologie existante, mais ils ont pris plus de temps pour générer un ensemble de données plus complexes.

Les chercheurs ont dit que la prévision rapide a une grande importance pratique, qui adapte efficacement aux changements climatiques, en particulier dans des conditions météorologiques extrêmes, la prévision rapide sera un outil très important. Pour une prévision à court terme a une très grande importance pour éviter la crise, l'utilisation appropriée peut effectivement éviter la perte de vies humaines et des biens.

prédiction de Google plus grand avantage est la vitesse, mais ce taux est de savoir comment se fait-il? Les chercheurs ont leurs méthodes de prédiction sont comparés à la prévision actuelle de deux mainstream: méthode de flux optique (ce phénomène en observant le mouvement des nuages) et la simulation (systèmes météorologiques pour créer un physique simulé).

Le problème avec ces méthodes traditionnelles fait face à une très grande quantité de calcul, en particulier, ont besoin de calculer un grand nombre de simulation d'effets physiques. organismes fédéraux des États-Unis comme les prévisions faites par la simulation, doivent faire face à tous les jours le montant jusqu'à 100 To de données provenant de différentes stations météorologiques, et la nécessité de passer des heures sur des supercalculateurs pour simuler cher. Selon un calcul compter six heures par jour au maximum, ne peut être calculée 3-4 fois.

Contrairement à la méthode de Google ne nécessite que quelques minutes, parce qu'ils ne tentent pas de modélisation météorologique complexe, mais par prédiction de calcul simple des données radar. Les chercheurs ont utilisé l'Administration océanique et atmosphérique nationale (NOAA) au cours des années 2017-2019 dans l'historique des données radar collectées autour des Etats-Unis pour former leurs modèles AI.

Les chercheurs affirment que leur méthode avec les trois façons existantes d'utiliser les mêmes données que le bien ou même mieux. Mais le modèle AI prédit plus de six heures pour prédire la performance à long terme est pas satisfaisante. Telle est la situation actuelle dans les prévisions météo dans la machine d'apprentissage le meilleur choix: une prévision rapide court terme, prédit depuis longtemps à un modèle fonctionne plus puissants, comme la NOAA pour créer une prévision météo pendant 10 jours.

Bien que pas encore vu l'application pratique de la grippe aviaire dans les prévisions météorologiques, mais maintenant il y a beaucoup d'entreprises réalisent des travaux dans ce domaine, y compris certains IBM et Monsanto et d'autres sociétés comme nous le savons. Comme Google chercheurs. Avec l'interaction entre l'homme et le climat, cette technologie de prévision deviendra de plus en plus important dans l'avenir.

Question - Source: VOANews