Kuidas tehisintellekt muudab ilmaprognoose Indias?
Tehisintellekt (AI) ja masinõpe on India ilmateateameti (IMD) juhi Mrutyunjay Mohapatra sõnul ilmaprognoose revolutsiooniliselt muutmas Indias. Mohapatra rõhutas intervjuus PTI-le, et need arenevad tehnoloogiad parandavad oluliselt praeguseid arvutuslikke ilmaprognoosi mudeleid järgmise viie aasta jooksul.
Käesoleva arengu juhtimiseks on loodud pühendunud ekspertide meeskond, kuhu kuuluvad IMD ja Maa teaduste ministeeriumi (MoES) spetsialistid. Koostööd mainekate instituutidega nagu India tehnoloogiainstituudid (IIT-d) ja India infotehnoloogia instituudid (IIIT-d) on samuti loodud, et ära kasutada nende ekspertiisi AI ja masinõppe alal.
IMD laiendab oma vaatlussüsteeme, et pakkuda mesoskaala ilmaprognoose panchayat tasandil, kattes üle 10 ruutkilomeetri suuri piirkondi kiiremini. IMD on paigaldanud võrgustiku 39 doppleri ilmaradareid, mis katavad 85% riigi maismaast, võimaldades tunnilisi prognoose suuremates linnades.
Lisaks on IMD digitaliseerinud ilmarekordid aastast 1901, pakkudes võimalust kasutada AI-d ilmapiltide paremaks mõistmiseks. Mohapatra selgitas, et AI mudelid suudavad analüüsida seda ulatuslikku ajaloolist teavet ning parandada prognoose, ilma et nad tugineksid vaid ilmafännide füüsikale.
On oluline märkida, et AI-d võetakse ilmateenistustes üha enam kasutusele vahendina prognoosivõimekuse parandamiseks, kulude vähendamiseks ja tõhususe suurendamiseks. AI tööriistad pakuvad mitte ainult abi ilmapiltide mõistmisel, vaid mängivad olulist rolli ka kliimamuutuste vastu võitlemisel.
Näiteks projektid nagu watsonx.ai, NASA ja IBM koostöö tulemusena, kasutavad AI-d keskkonnamuutuste jälgimiseks ja tulevaste prognooside andmiseks kogutud andmete põhjal. Sarnaselt on Google’i DeepMind loonud GraphCast’i, AI-l põhineva ilmaprognoosi mudeli, mis suudab 10-päevaseid prognoose edastada minutiga. Google DeepMind’i teadlaste sõnul on GraphCast ületanud traditsioonilisi ilmaprognoosimismeetodeid 90% kinnitusega.
AI eelis tavaliste meetodite ees seisneb võimes kasutada ajaloolist ilmateavet mustrite ennustamiseks majanduslikumalt ja täpsemalt. Musterandmete komplektides keerukate mustrite tuvastamisega tugevdab AI ennustuste täpsust viisil, millega tavalised võrrandid ei saa võistelda. Lisaks näitavad AI toega prognoosimistehnikad nagu GraphCast energiatõhusust, olles ligikaudu 1000 korda kulutõhusamad kui tavalised meetodid, nagu teatas Financial Times.
Kokkuvõttes kätkeb tehisintellekti ja masinõppe integreerimine ilmaprognoosidesse suurt potentsiaali prognooside täpsuse parandamiseks. IMD koostöös ja tehnoloogia arengutega on esirinnas nende tehnoloogiate kasutamisel ilmapiltide mõistmise ja prognoosimise parandamiseks Indias.
**Korduma kippuvad küsimused**
1. Kuidas tehisintellekt parandab ilmaprognoose?
Tehisintellekt kasutab ajaloolisi andmeid, et parandada ilmaprognoose. Musterandmete komplektide keerukate mustrite tuvastamisega suudavad AI mudelid ennustada ilmapatrone majanduslikumalt ja täpsemalt võrreldes traditsiooniliste meetoditega, mis tuginevad kallile arvutusvõimsusele.
2. Millised on AI kasutamise eelised ilmaprognoosimisel?
AI-l põhinevad prognoositööriistad mitte ainult ei aita ilmapatrone mõista, vaid mängivad olulist rolli ka kliimamuutuste vastu võitlemisel. Need tööriistad vähendavad kulusid ja suurendavad efektiivsust ilmateenistustes üle maailma.
3. Milliseid AI projekte arendatakse ilmaprognooside jaoks?
Projektid nagu watsonx.ai, NASA ja IBM koostöös, jälgivad keskkonnamuutusi ja pakuvad tulevikuprognoose kogutud andmete põhjal. Google’i DeepMind on välja töötanud GraphCast’i, AI-l põhineva ilmaprognoosi mudeli, mis on näidanud olulisi edusamme täpsuses ja kulutõhususes.
4. Kuidas AI ületab tavalisi ilmaprognoosimismeetodeid?
AI mudelid kasutavad ajaloolist ilmateavet keerukate mustrite tuvastamiseks, mida tavalised võrrandid alati püüdma ei suuda. See pakub suuremat täpsust ja kulutõhusust täpsete ilmaprognooside tegemisel.
Tehisintellekt (AI) ja masinõpe omavad potentsiaali muuta ilmaprognoose Indias ja üle maailma. nende tehnoloogiate integreerimine ilmaprognoosi mudelitesse peaks oluliselt parandama ennustuste täpsust järgmise viie aasta jooksul. Seda juhib pühendunud ekspertide meeskond, kuhu kuuluvad spetsialistid India ilmateateametist (IMD) ja Maa teaduste ministeeriumist (MoES). Koostöö prestiižsete instituutidega nagu India tehnoloogiainstituudid (IIT-d) ja India infotehnoloogia instituudid (IIIT-d) kasutab ära ka AI ja masinõppe alast ekspertiisi.
IMD laiendab oma vaatlussüsteeme, et pakkuda mesoskaala ilmaprognoose panchayat tasemel, kattes üle 10 ruutkilomeetri suuri piirkondi kiiremini. Seda võimaldab võrgustik 39 doppleri ilmaradareid, mis on paigaldatud kogu riigis ja katavad 85% maismaast. Need radarid võimaldavad tunnilisi prognoose suurtele linnadele.
Üks olulisemaid AI eeliseid ilmaprognoosimisel on võime kasutada ajaloolisi ilmateavet. IMD on digitaliseerinud ilmarekordid alates 1901. aastast, luues võimaluse kasutada AI-d ilmapiltide paremaks mõistmiseks. AI mudelid suudavad analüüsida seda ulatuslikku ajaloolist teavet ja parandada prognoose ilma, et nad toetuksid ainult ilmafännide füüsikale.
AI-d võetakse ilmateenistustes üha enam kasutusele, et parandada prognoosimisvõimet, vähendada kulusid ja suurendada tõhusust. Projektid nagu watsonx.ai, NASA ja IBM koostöös, kasutavad AI-d keskkonnamuutuste jälgimiseks ja tulevaste prognooside andmiseks kogutud andmete põhjal. Google’i DeepMind on välja töötanud GraphCast’i, AI-l põhineva ilmaprognoosi mudeli, mis suudab 10-päevaseid prognoose edastada minutiga. See mudel on näidanud 90% kinnitust ja ületanud traditsioonilisi ilmaprognoosimismeetodeid.
AI kasutamise eelised ilmaprognoosimisel on olulised. AI võime tuvastada keerukaid mustreid andmekogumikes võimaldab täpsemaid prognoose võrreldes tavapäraste meetoditega. Ajaloolise ilmateabe ära kasutamisega pakuvad AI mudelid suuremat täpsust ja kulutõhusust õigete ilmaprognooside tegemisel. AI toega prognoosimise tehnikad nagu GraphCast näitavad ka energiatõhusust, olles ligikaudu 1000 korda kulutõhusamad kui tavapärased meetodid.
The source of the article is from the blog klikeri.rs