Что представляет собой новый искусственный интеллект Microsoft Start для более точных ежемесячных прогнозов погоды?
2 минута. читать
Опубликовано
Поделиться этой статьей
Улучшите это руководство
Прочтите нашу страницу раскрытия информации, чтобы узнать, как вы можете помочь MSPoweruser поддержать редакционную команду. Читать далее
Ключевые заметки
- Microsoft Start изучает модели искусственного интеллекта для прогнозирования погоды, что потенциально приведет к более точным 30-дневным прогнозам.
- Их ансамбль искусственного интеллекта превосходит традиционные методы в краткосрочных прогнозах, демонстрируя перспективу повышения точности.
- Модели искусственного интеллекта работают быстрее и эффективнее, что позволяет проводить более частое моделирование и получать более качественные вероятностные прогнозы.
Исследования команды Microsoft Weather показывают, что модели искусственного интеллекта обладают существенным потенциалом для улучшения прогнозов погоды, особенно на более короткие сроки. Это произошло после того, как в прошлом месяце в Microsoft Start открылась новая страница Weather Trends. предоставление исторических данных о погоде.
В их исследовании пять моделей искусственного интеллекта, обученных на обширных наборах погодных данных, сравнивались с современной современной системой Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
Результаты показывают, что ИИ Microsoft превосходит ECMWF в прогнозировании температуры на первую неделю на 17%. Это улучшение связано со способностью ИИ выявлять сложные закономерности в данных о погоде, что приводит к более точным краткосрочным прогнозам.
Эти модели ИИ работают гораздо эффективнее, чем традиционные методы. Как? Их меньшие вычислительные требования позволяют проводить более частое моделирование, что затем приводит к более полезным вероятностным прогнозам, которые лучше учитывают присущие погодным неопределенностям.
Хотя ИИ преуспевает в краткосрочных прогнозах, исследование также показывает, что стекло не всегда зеленее; ценность объединения его с признанными методами прогнозирования, такими как ансамбль ЕЦСПП. Этот гибридный подход дает наиболее точные долгосрочные прогнозы (до одного месяца).
Важно отметить, что предсказуемость погоды в конкретном месте остается решающим фактором в определении точности прогноза, независимо от используемой модели.
В целом, исследования Microsoft открывают путь к прогрессу в прогнозировании погоды, поскольку ИИ предлагает потенциал ошибок для повышения точности, скорости и эффективности, особенно для более длительных периодов времени. Это может принести пользу различным секторам, которые в значительной степени полагаются на прогнозы погоды, от сельского хозяйства и авиации до готовности к стихийным бедствиям.
Больше здесь.
