Разни

AI може да бъде бъдещето за прогнозиране на времето

AI може да бъде бъдещето за прогнозиране на времето


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Прогнозата за времето е изминала дълъг път през последните 20 години. Но може ли използването на AI да помогне за подобряване на способността на метеоролозите да прогнозират бъдещи модели на времето?

Колко точно можем да предскажем времето?

Процесът на прогнозиране на метеорологичните модели е много сложна наука. Това изисква необходимостта от анализ и декодиране на масивни масиви от данни, събрани от хиляди сензори и метеорологични спътници всеки ден.

Идентифицирането на модели в събраните данни за предсказване на бъдещето е много тежка задача. За най-добри резултати също трябва да се прави в реално време.

Но както всеки вид прогноза, прогнозата за времето е нещо като образовано предположение. Тъй като не можем да контролираме времето, най-доброто, което могат да направят метеоролозите, е да използваме минали и настоящи данни и модели, за да се опитаме да предскажем бъдещето.

Това е особено вярно за предоставяне на информация за бедствия.

Точността на прогнозите за времето се е увеличила с течение на времето, но все още не е 100% точна. Според някои оценки седемдневната прогноза за времето е около 80% надеждна.

По-кратките срокове са по-скоро, с петдневна прогноза за времето около 90%. Всичко, което е по-дълго от седем дни, особено десетдневните прогнози или по-дълго, е с точност само около 50%.

Тъй като атмосферата постоянно се променя, оценките за дълги периоди се оказват много трудни за моделиране и прогнозиране.

Метеоролозите постигат това, като използват компютърни програми, наречени модели на времето, за да правят тези прогнози.

Какво използват метеоролозите за прогнозиране на времето?

Метеоролозите използват разнообразни сензори, сателити и компютърни модели, за да предскажат бъдещи модели на времето. Повечето хора са запознати с основни инструменти като термометри, барометри и анемометри за записване на температура, въздушно налягане и скорост на вятъра.

Но те използват и по-сложни съоръжения като метеорологични балони. Това са специални балони, върху които има метеорологичен пакет, който измерва температурата, въздушното налягане, скоростта на вятъра и посоката на вятъра във всички слоеве на тропосферата.

Радарните системи се използват и от метеоролозите за измерване на валежите по целия свят.

Някои от най-мощните им инструменти са сателити за околната среда като NOAA, Националната администрация за океани и атмосфера, която управлява три вида екологични сателити, които наблюдават времето на Земята.

Един от тях са сателитите с полярна орбита. Сателитите като част от съвместната полярна спътникова система (JPSS) на NOAA орбитират приблизително 500 мили (805 км) над Земята.

Тези сателити постоянно обикалят Земята от полюс до полюс до 14 пъти на ден. Комбинацията от въртенето на Земята около оста си и бързите орбити на сателитите позволяват всяка част на планетата да се наблюдава два пъти на ден.

Това позволява на сателитите да предоставят огромни масиви от данни за цялата земна атмосфера, включително облаци и океани с много висока разделителна способност. Използвайки този вид данни, метеоролозите са на теория в състояние да прогнозират дългосрочни модели на времето.

Тези сателити разполагат с различни инструменти на борда, които записват информация за албедото на планетата (или отразена радиация).

Тези данни са много полезни за извършване на оценки на качеството на въздуха във времето. Тази информация е включена в метеорологичните модели, което от своя страна води до по-точни прогнози за времето.

Други инструменти също могат да се използват за картографиране на температурата на морската повърхност - важен фактор за дългосрочното прогнозиране на времето.

След това тези данни могат да се използват за прогнозиране на времето, включително мащабни сезонни промени като Ел Нино и Ла Нина. Те също така събират данни, жизненоважни за подпомагане на прогнозирането на тежки метеорологични модели като урагани, торнадо и виелици дни предварително.

Данните се използват и за оценка на опасностите за околната среда като суши, горски пожари и вредни крайбрежни води.

Следващият тип сателит, използван от метеоролозите, се нарича сателити в дълбокия космос. Например, обсерваторията за дълбоко космическо климатично наблюдение (DSCOVR) на NOAA един милион мили (1 609 344 км) от Земята.

Този вид сателити осигуряват предупреждения и прогнози за космическото време, като същевременно наблюдават слънчевата енергия, погълната от Земята всеки ден. DSCOVR също така може да записва информация за нивата на озон и аерозол на Земята в атмосферата.

Как се използва AI, за да се предскаже времето?

Необходимите огромни набори от данни и присъщата непредсказуемост на земната атмосфера прави прогнозирането на бъдещи събития наистина много сложно. Настоящите компютърни модели са необходими, за да направят преценка на няколко мащабни явления.

Те включват неща като това как Слънцето загрява земната атмосфера, как разликите в налягането влияят върху моделите на вятъра и как фазите, които променят водата (ледът към водата до парите) влияят върху енергийния поток през атмосферата.

Те също така трябва да вземат предвид въртенето на Земята в космоса, което помага за изхвърлянето на атмосферата през целия ден. Всяка малка промяна в една променлива може да промени дълбоко бъдещите събития.

Този факт вдъхнови метеоролога от Масачузетския технологичен институт Едуард Лоренц да измисли известната си вече фраза „Ефектът на пеперудата“ през 60-те години. Това се отнася до това как пеперуда, размахваща криле в Азия, може драстично да промени времето в Ню Йорк.

Днес Лоренц е известен като бащата на теорията на хаоса. Поради това Лоренц вярва, че максималната граница на точното прогнозиране на времето вероятно е някъде от порядъка на две седмици.

Но тук може да се използва ИИ, за да се подобри точността и надеждността на прогнозата за времето. AI може да се използва за използване на компютърно генерирани математически програми и изчислителни методи за решаване на проблеми на обширни набори от данни, за да се идентифицират модели и да се направи съответна хипотеза, обобщавайки данните.

Предвид присъщата сложност, свързана с прогнозирането на времето, учените сега използват AI за прогнозиране на времето, за да получат рафинирани и точни резултати, бързо! Използвайки математически модели за задълбочено обучение, AI може да се учи от минали метеорологични записи, за да предскаже бъдещето.

Един пример е числовото прогнозиране на времето (NWP). Този модел изучава и анализира обширни набори от данни от спътници и други сензори, за да предостави краткосрочни прогнози за времето и дългосрочни прогнози за климата.

В момента други компании също инвестират сериозно в прогнозата за времето на ИИ. IBM, например, наскоро закупи The Weather Company и комбинира данните си с тяхната вътрешна разработка за изкуствен интелект Watson.

Това доведе до разработването на IBM Deep Thunder, който предоставя на клиентите хипер-локални прогнози за времето в рамките на 0,2 до 1,2 мили резолюция.

Monsanto също инвестира в AI за прогнозиране на времето. Корпорацията за климат на Монсанто се използва за предоставяне на прогнози за времето в селското стопанство.


Гледай видеото: Бъдещето на образованието - Yuval Noah Harari u0026 Russell Brand - Penguin Talks (Юни 2022).


Коментари:

  1. Orrick

    Честната дума.

  2. Cleve

    Започнах да чета със скептично отношение, но в крайна сметка се зарадвах - авторът е просто великолепен!

  3. Rawley

    Той е съгласен с вас

  4. Rakanja

    Композира нормално



Напишете съобщение