Прогнозирование погоды прошло долгий путь со времен простого наблюдения за облаками и опоры на фольклор. Достижения в области технологий сделали прогнозы погоды более точными, но именно искусственный интеллект (ИИ) готовит почву для революционных изменений в этой области.
В статье ниже мы рассмотрим, как искусственный интеллект играет ключевую роль в прогнозировании погоды.
Как ИИ работает в прогнозировании погоды?
По сути, прогнозирование погоды предполагает прогнозирование того, как атмосферные условия будут меняться с течением времени, на основе текущих наблюдений.
Традиционный подход к этой задаче включает в себя так называемый «числовой прогноз погоды», который использует сложные математические модели для моделирования того, как развиваются погодные условия. Эти модели требуют суперкомпьютеров для обработки огромных вычислений, а это может занять много времени и денег.
Разрушение традиционных моделей погоды
- Сбор данных. Такие инструменты, как метеозонды, спутники и радары, собирают данные о текущих погодных условиях, таких как температура, влажность и скорость ветра.
- Математическое моделирование. Эти данные вводятся в математические уравнения, которые моделируют естественные процессы, такие как испарение, образование облаков и ветровые потоки.
- Вычислительное решение. Суперкомпьютеры решают эти уравнения, чтобы предсказать будущие погодные условия.
Машинное обучение предлагает другой подход, который может быть быстрее и эффективнее.
Обучение на данных
- Этап обучения. Алгоритмы машинного обучения сначала «обучаются» с использованием исторических данных о погоде. На этом этапе алгоритм учится распознавать закономерности и взаимосвязи между различными погодными переменными.
- Этап проверки. Затем модель тестируется на невидимых данных, чтобы увидеть, насколько хорошо она может делать прогнозы.
Прогнозы в реальном времени
- Прием данных. Как и традиционные модели, алгоритмы ИИ собирают данные в реальном времени из различных источников.
- Быстрый анализ. Обученная модель машинного обучения быстро анализирует новые данные и делает прогнозы. Поскольку модель уже изучила основные закономерности на основе исторических данных, она может делать эти прогнозы намного быстрее, чем традиционные методы.
Динамическая регулировка
- Непрерывное обучение. Модели ИИ также могут со временем адаптироваться и совершенствоваться по мере того, как они подвергаются воздействию большего количества данных, что делает их более точными.
Давайте посмотрим на несколько примеров:
1. Анализ в реальном времени
Модели искусственного интеллекта, обученные метеорологии, собирают данные из множества источников, таких как спутники, радары, метеостанции и даже персональные метеорологические устройства с поддержкой Интернета вещей. Эти данные включают температуру, влажность, скорость ветра и многое другое. Эти алгоритмы искусственного интеллекта могут обрабатывать эти данные в режиме реального времени, чтобы предоставлять немедленные прогнозы погоды.
Используемые технологии
- Алгоритмы машинного обучения: для распознавания закономерностей и составления краткосрочных прогнозов.
- Инструменты анализа данных: для быстрого анализа больших наборов данных.
- Облачные вычисления: для хранения и доступа к огромным объемам данных.
Преимущества
- Скорость. Более быстрая обработка данных означает более быстрое составление прогнозов.
- Точность. Анализ данных в режиме реального времени может привести к более точным прогнозам местной погоды.
- Локализация: может предоставлять локализованные прогнозы для определенных областей, часто вплоть до квадратной мили.
2. Системы раннего предупреждения
Алгоритмы искусственного интеллекта сканируют метеорологические данные на предмет закономерностей, которые указывают на суровые погодные явления, такие как ураганы или торнадо. Это может включать в себя отслеживание необычных изменений атмосферного давления, градиентов температуры и характера ветра.
Используемые технологии
- Глубокое обучение: для выявления сложных закономерностей, связанных с суровой погодой.
- Большие данные: для хранения и анализа исторических данных о погоде за многие годы.
Преимущества
- Раннее обнаружение: обеспечивает необходимое время для подготовки или эвакуации.
- Снижение риска: позволяет принять упреждающие меры для минимизации ущерба.
3. Сельскохозяйственные прогнозы
Модели искусственного интеллекта анализируют прогнозы погоды наряду с другими данными, такими как состояние почвы и исторические данные об урожайности, чтобы предоставлять фермерам индивидуальные рекомендации. Прогнозы могут включать оптимальные сроки посадки, орошения и сбора урожая.
Используемые технологии
- Алгоритмы объединения данных: для объединения данных о погоде с сельскохозяйственными данными.
- Прогнозная аналитика: для долгосрочных прогнозов урожайности.
Преимущества
- Оптимизация ресурсов: помогает фермерам более эффективно использовать воду и удобрения.
- Повышение урожайности. Более точные прогнозы могут привести к повышению урожайности сельскохозяйственных культур.
4. Управление возобновляемыми источниками энергии
Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют погодные условия, влияющие на производство возобновляемой энергии. Например, прогнозы облачности могут информировать солнечные электростанции о потенциальном снижении выработки энергии, а прогнозы скорости ветра могут помочь ветряным электростанциям оптимизировать работу турбин.
Используемые технологии
- Анализ временных рядов: для краткосрочных прогнозов погоды.
- Алгоритмы оптимизации: для распределения ресурсов на основе прогнозов.
Преимущества
- Энергоэффективность: оптимизирует выработку энергии в соответствии с прогнозируемыми условиями.
- Экономия: сокращает количество отходов и увеличивает выработку энергии, что приводит к экономии затрат.
5. Безопасность авиаперелетов
Системы искусственного интеллекта анализируют погодные условия на траектории полета в режиме реального времени. Это включает в себя такие факторы, как турбулентность, сдвиг ветра и штормы. Если прогнозируются неблагоприятные условия, пилотам и авиадиспетчерам предлагаются альтернативные маршруты.
Используемые технологии
- Анализ данных в режиме реального времени: для немедленной осведомленности о ситуации.
- Программное обеспечение для моделирования: для тестирования различных альтернативных траекторий полета.
Преимущества
- Безопасность пассажиров: сводит к минимуму риск полета в неблагоприятных погодных условиях.
- Эффективность: помогает авиакомпаниям избежать задержек и потенциального повреждения самолетов.
Реальные приложения
Такие компании, как The Weather Company, подразделение IBM, используют ИИ для предоставления высокоточных и локализованных прогнозов погоды. Аналогичным образом, такие стартапы, как Climacell, используют комбинацию традиционной метеорологии и алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы предлагать гиперлокальные прогнозы погоды. Всякий раз, когда вы смотрите новости или смотрите прогноз погоды, вы знаете, что за этим стоит ИИ.
Еда на вынос
Искусственный интеллект производит фурор в мире прогнозирования погоды, предлагая более точные и своевременные прогнозы, чем когда-либо прежде. Будь то помощь фермеру решить, когда сеять семена или раннее предупреждение о суровых погодных явлениях, эти приложения одновременно меняют и спасают жизни. Это всего лишь еще один практический пример того, как эта потрясающая технология продолжает менять мир (надеюсь) навсегда.
