WindBorne, savo pažangią technologiją sukūrusi technologinė startup’as, su savo revoliucinga WeatherMesh sistema neatšaukiamai užvaldo oro prognozavimo pasaulį. Derindama dirbtinio intelekto (DI) algoritmus ir modernios kompiuterinės įrangos bei bevielių ryšių įrangos prieinamumą, WindBorne sukūrė sparčiai keičiančią žaidimo taisykles sprendimą, žadančią beveik nepalyginamą tikslumą ir efektyvumą, prognozuojant oro sąlygas.
WindBorne inovacijų pamatą sudaro jo oro balionai, kurie, darbdami naudojant dirbtinio intelekto kontrolę, tiksliai reguliuoja savo orbitas apie Žemę. Netikėtai šie oro balionai yra tiek pigūs gaminti, kiek pigūs mobilieji telefonai. Įmonės ambicingas planas yra išplėsti jų balionų skaičių nuo dabar egzistuojančio pasaulio didžiausio iki netikėto 10 000, apčiuopiamai padedant matyti Žemės oro sistemų lygį, kuris lygsta gerai finansuojamoms valstybinėms agentūroms.
Pasak WindBorne bendraautorės Kaj Marshland, jų DI pagrįstas oro prognozavimo sistema – pirmas tokio tipo tinkamas tikrojo pasaulio sąlygoms. Šios technologijos potencialios taikymo sritis yra plačios, nuo remiant jūrų laivybos bendroves ir energetikos prekeivius iki svarbių duomenų teikimo klimato tyrinėtojams ir verslo procesų optimizavimo degalų suvartojimo ir, tuo pačiu, jų išmetimų mažinimo srityje.
Tai, kas padaro WindBorne unikaliu, yra gilynio mokymo technikų naudojimas, o ne tradicinio fizikos modeliavimo. Analizuodama milžiniškus duomenų kiekius, įskaitant vėjo greitį ir barometrinį slėgį, DI pavaromos modelio įtvirtina kelias ir signalus, kuriuos žmonės sunkiai pastebėtų. Pratreniravus, modelis gali tiksliai prognozuoti realiuoju laiku oro rodiklius, nepriklausomai nuo fizikos srities išankstinio žinojimo.
Nereikalaujant stebėtinai, WindBorne WeatherMesh modelis giriasi 11% pakankamai didesniu tikslumu pagrindiniuose prognozavimo rodikliuose, palyginti su kitais pirmaujančiais DI modeliais, įskaitant DeepMind GraphCast. Be to, WindBorne naudoja transformatioriaus modelį, gilynio mokymo techniką, Google!
Stengdamasi dar labiau padidinti savo sistema patikimumą, WindBorne planuoja sujungti gilynio mokymo ir fizikos modeliavimo požiūrius. Sukurdama savo balionų surinktais duomenimis grindžiamus savo fizikos modelius, įmonė siekia išankstiniu būdu išmokyti gilynio mokymo modelį ir generuoti labai išsamias oro prognozes konkrečioms regionams.
Neseniai WindBorne atliko simuliaciją, naudodama savo WeatherMesh modelį, kad numatytų uragano Iano kelią, žūdantį 2022 m. Jungtinių Valstijų pietuose, kategorijos 5 audros. Stulbinant, modelio prognozės puikiai sutapo su audros tikruoju taku, lenkdamos tradicinius modelius apie 200 kilometrų.
Kol WindBorne tobulina ir plėtoja savo DI pagrįstą WeatherMesh sistemą, oro prognozavimo ateitis atrodo šviesesnė nei bet kada anksčiau. Dėl nepakeičiamo tikslumo, prieinamumo ir galimų taikymo šviesiai budėjusiame skirtingose pramonės šakose, WindBorne yra pasirengusi revoliucijuoti būdą, kuriuo mes suprantame ir kuriame gyvename nepaliaujamai besikeičiančias oro sąlygas, veikiančias mūsų gyvenimus.
DUK:
1. Kas yra WindBorne?
WindBorne yra technologinės plėtros pradžioje esanti bendrovė, sukurusi WeatherMesh sistemą – išskirtinai proveržio oro prognozavimo sprendimą, kuris atitinka dirbtinio intelekto algoritmus ir prieinamą kompiuterinę įrangą bei bevielę ryšio įrangą.
2. Kaip veikia WindBorne WeatherMesh sistema?
WindBorne WeatherMesh sistema naudojamas oro balionus, veikiančius su dirbtinio intelekto valdomomis trajektorijomis, kad surinktų duomenis ir numatytų oro sąlygas. Dirbtinio intelekto algoritmai analizuoja didžiulį duomenų kiekį, įskaitant vėjo greitį ir barometrinį slėgį, siekiant nustatyti žmonėms nepastebimas kelio bei požymių smulkmenas.
3. Kas yra WindBorne technologijos potencialūs taikymo būdai?
WindBorne technologijos taikymo sritis yra plati. Ji apima paramą jūrų laivybos bendrovėms ir energijos prekeiviams, duomenų suteikimą klimato tyrinėtojams ir verslo procesų optimizaciją degalų suvartojimo mažinimo tikslu išmetimų mažinimo srityje.
4. Kaip WindBorne gilynio mokymo požiūris skiriasi nuo tradicinių modelių?
WindBorne gilynio mokymo požiūris naudoja gilynio mokymo technikas vietoj tradicinių fizikos modelių. Analizuodama didelį duomenų kiekį, DI valdomas modelis gali tiksliai prognozuoti realiuoju laiku esamus oro metrikus nereikalaudamas išankstinio fizikos žinių.
5. Kokiu tikslumu pasižymi WindBorne WeatherMesh modelis?
WindBorne WeatherMesh modelis giriasi 11% aukštesniu tikslumu pagrindiniuose prognozavimo rodikliuose, palyginti su kitais pirmaujančiais DI modeliais. Be to, ji naudoja transformatioriaus modelį, gilynio mokymo techniką, kurį sukurė Google.
6. Kaip WindBorne planuoja padidinti savo sistemos patikimumą?
WindBorne planuoja sujungti gilynio mokymo ir fizikos modeliavimo požiūrius. Sukūrus savo balionais surinktais duomenimis pagrįstus fizikos modelius, bendrovė ketina išankstiniu būdu išmokyti gilynio mokymo modelį ir generuoti labai išsamias oro prognozes tam tikriems regionams.
7. Ar WindBorne WeatherMesh modelis buvo išbandytas?
Taip, WindBorne atliko simuliaciją, naudodama WeatherMesh modelį, kad numatytų uragano Iano taką, kuris 2022 m. užpuolė Jungtinių Valstijų pietus ir buvo 5-os kategorijos audra. Modelio prognozės stulbinant tiksliai atitiko audros tikrąjį taką, lenkdamos tradicinius modelius apie 200 kilometrų.
Susijusios nuorodos:
– WindBorne tinklalapis
The source of the article is from the blog japan-pc.jp