Nyheter, Prylar, Android, Mobiler, Appnedladdningar, Android

6 innovativa AI-modeller för väderprognoser

Följande artikel hjälper dig: 6 innovativa AI-modeller för väderprognoser

Föreställ dig en framtid där alla möjliga väderkatastrofer som skakar vår värld idag kan avvärjas. Tänk om stora väderförändringar och naturkatastrofer kan förutsägas i förväg så att vi kan undvika alla skador och förstörelse i dess spår? Medan 100 % förutsägande modellering för väder inte existerar idag, arbetar företag allt mer mot modeller som kan nå den nivån av noggrannhet.

Med traditionella prognosmetoder som har sina begränsningar, kommer prediktiva modeller som använder AI för väderprognoser med bättre tolkningsbarhet och skalbarhet. Här är en lista över företag som redan finns i detta utrymme.

Imorgon.io

Tidigare känd som ClimaCell, Tomorrow.io använder AI och maskininlärningstekniker för väderförutsägelser. Deras AI-modell “Gale” analyserar enorma mängder data, inklusive radar, satellitbilder, atmosfäriska data och andra icke-traditionella källor för att generera väderprognoser.

Företaget tillhandahåller mycket lokaliserad och exakt väderinformation för olika branscher som transport, logistik, energi och jordbruk, vilket hjälper dessa företag att fatta välgrundade beslut och optimera sin verksamhet baserat på tillförlitliga väderprognoser. Företaget har till och med lanserat det första plugin-programmet för förutsägande väderprognoser i ChatGPT.

Atmo.io

Atmo.io bygger hårdvaru-mjukvarusystem som löser väderprognoser för städer, nationer, försvarsorganisationer och företag. Atmo kombinerar Deep Neural Networks (DNN) och Numerical Weather Prediction (NWP) metoder för att skapa ett innovativt ramverk för väderprognoser. Genom att utnyttja de senaste framstegen inom GPU:er förbättrar integrationen mellan NWP och DNN Atmos prognoshorisont och precision för rumsliga och tidsmässiga upplösningar.

Atmo fokuserar på att stärka regeringen genom att tillhandahålla väderprognoser som kan hjälpa dem att planera långt före katastrofer – vilket minskar förluster och skador i processen.

IBM- The Weather Company

IBMs The Weather Company utsågs av ForecastWatch till den väderprognosleverantör med högst sannolikhet att leverera de mest exakta prognoserna över alla analyserade regioner och tidsperioder. Modellen använder AI för att kombinera information från nästan 100 väderprognosmodeller över hela världen. Motorn tar hänsyn till faktorer som plats, tid, väderförhållanden och exakthet i de senaste prognoserna för varje modell.

Jua.ai

Zürich-baserade företaget Jua, som lanserade en AI-modell för att förutsäga väder, samlade in 2,5 miljoner euro förra året. Jua anses vara en avancerad vädermodell och använder djup neural nätverksinlärning för att leverera exakta och exakta globala väderprognoser.

I motsats till konventionella vädermodeller som kombinerar regionala modeller, innehåller Jua-modellen miljontals datakällor och ger prognoser med en hög rumslig upplösning på 1 km2. Detta hjälper modellen att uppnå exceptionell noggrannhet för att förutsäga väderförhållanden upp till 48 timmar i förväg. Den överträffar också kapaciteten hos ledande numeriska modeller som ger exakta resultat i endast upp till 12 timmar.

Väder i Pangu

Huawei presenterade nyligen sin senaste AI-modell Pangu-Weather som sägs revolutionera förutsägelsen av veckovädermönster på global skala. Modellen använder djupinlärningstekniker tillsammans med 43 år av historisk data. Modellens förutsägelsehastighet är 10 000 gånger snabbare än traditionella metoder som har potential att minska den globala väderförutsägelsetiden till sekunder.

NVIDIA Earth 2

NVIDIA Earth-2 är en begriplig och tillgänglig plattform som påskyndar klimat- och väderprognoser genom interaktiva simuleringar med högupplösta möjligheter. Det ger högupplösta klimat- och vädersimuleringar med interaktiv visualisering.

De accelererade systemen i Earth-2 kan hjälpa klimatforskare att generera klimatsimuleringar i en kilometerskala upplösning, utföra omfattande AI-träning och gränssnitt och uppnå respons i realtid med minimala förseningar.