چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی پیش بینی های هواشناسی را پیش می برند؟

هنگامی که ما در مورد “داده های آب و هوا” صحبت می کنیم ، غالباً با داده های بزرگ روبرو هستیم – حجم زیادی از اطلاعات که شامل مقدار زیادی زمان و مناطق جغرافیایی است. همانطور که این داده ها برای پیش بینی آب و هوا ارزشمند است ، اما کمی مشکل این است که چگونه می توان بدون اشباع بیش از حد یا پیچیده شدن چیزها از آن استفاده کرد.

اینجاست که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی وارد می‌شوند و ممکن است در نحوه درک آب و هوا انقلابی باشند. یادگیری ماشینی یک مفهوم تا حدودی گسترده است ، اما در اصطلاحات اساسی ، از سیستمی تشکیل شده است که از مثالها می‌آموزد ، هر ورودی را وزن می‌کند و نحوه کار آنها را با هم استنتاج می‌کند.

جهت دانلود و مشاهده عناوین ماهنامه ” اقتصاد دیجیتال” اینجا کلیک نمایید.

در حالت ایده آل ، هرچه تعداد بیشتری از آن را تغذیه کنید ، در دادن یک خروجی دقیق بهتر می‌شود. تأثیر آن بر اطلاعات پیش بینی در صنعت خدمات پیش بینی آب و هوا ، یادگیری ماشین شروع به نقش آفرینی می‌کند و StormGeo به یک قسمت اصلی از این پیشرفت تبدیل شده است. به عنوان مثال ، ما شروع به استفاده از یادگیری ماشین در طیف گسترده‌ای از چالش‌ها ، به ویژه در پیش بینی باد می‌کنیم. در اینجا در تیم تحقیق و توسعه در StormGeo ، ما در حال کار بر روی سیستم هایی هستیم که پس از تغذیه سالانه داده‌های تاریخی باد برای یک منطقه ، می‌توانند محاسبه کنند که چه میزان انرژی از آن باد تولید می‌شود ، اگر صدمه‌ای وارد شود و حتی بیشتر – هزینه‌های پیش بینی شده از آن خسارت برای بسیاری از صنایع را پیش بینی کند. داشتن ده روز برای آمادگی در برابر وزش باد شدید می‌تواند تفاوت بین تعمیرات اساسی و جزئی باشد.

یادگیری ماشین می‌تواند به پیش بینی‌های دیگر نیز کمک کند ، از جمله دما ، ارتفاع موج و بارش. روزی امیدواریم که بتوانیم از AI برای تصاویر راداری – شناسایی مراکز طوفان و بارندگی زیاد در سراسر جهان استفاده کنیم. در حالی که هواشناسان (انسانی) معمولاً این مسئولیت را بر عهده داشته اند ، ما اکنون می‌بینیم که هر چقدر هم یک هواشناس با دانش و یا باتجربه باشد ، او نمی‌تواند دستگاه را شکست دهد – متغیرهای زیادی وجود دارد که می‌توان آنها را در نظر گرفت.

حفظ ثبات می‌تواند برای انسان‌ها نیز یک چالش باشد. با توجه به همین مسئله ، دو هواشناس مختلف ممکن است پاسخ‌های متفاوتی بدهند. بدون هیچ جایی برای یک تجربه ذهنی انسانی ، ماشین‌ها این کار را نمی‌کنند. یک سیستم هوش مصنوعی هر بار پیش بینی‌های سازگار (البته لزوماً صحیح) را ارائه خواهد داد.

آیا باید نگران باشم؟

اگر این به نظر شما “آخرالزمان ربات” می‌رسد ، نگران نباشید – جای همزیستی ما وجود دارد. در حالی که لزوماً برای محاسبه اعداد به یک هواشناس نیاز نداریم ، اما برای توضیح داده‌های آب و هوا – که معنای واقعی آن را بیان می‌کند – هنوز به یکی از آنها نیاز داریم.

هدف ما همراه با هوش مصنوعی این است که بتوانیم به مشتریان یا عموم مردم بگوییم هوا برای آنها چه معنایی دارد. به عنوان مثال ، به جای اینکه به یک کشتی حمل و نقل بگوییم ارتفاع موج چه اندازه خواهد بود ، می‌توانیم محاسبه کنیم که این موج با کشتی خاص آنها چه کاری انجام می‌دهد.

به زبان ساده ، هوش مصنوعی سطحی از تجزیه و تحلیل و دانش انسانی را که برای درک اعداد لازم است حذف می‌کند. هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تغییر است. به طور مداوم در صنایع مختلف اصلاح و اعمال می‌شود. این در اتومبیل‌های خودران ، تحصیلات ، تشخیص‌های پزشکی و در حال حاضر ، پیش بینی هوا استفاده می‌شود. طی چند سال گذشته ، میزان توان محاسباتی به شدت افزایش یافته است و تیم تحقیق و توسعه ما را قادر می‌سازد تا از این تکنیک‌ها در خدمات StormGeo استفاده کند. به عنوان یک دانشمند ، زمان هیجان انگیز سوار شدن بر اولین موج‌های تأثیر AI بر صنعت آب و هوا است.

منبع: بانک و صنعت

محتوی بیشتر از یادگیری ماشین:

• مفاهیم پایه انقلاب صنعتی چهارم؛ یادگیری ماشین(Machine Learning)
• تشخیص سرطان پانکراس با فناوری یادگیری ماشین
• چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی پیش بینی های هواشناسی را پیش می برند؟
• گردش کار (workflow) در تیم‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی