Modele pogodowe AI na nowo zdefiniowały to, czego możemy oczekiwać od prognoz. Ostatnie postępy w technologii sztucznej inteligencji zwiększają dokładność prognoz i pomagają nam dostosować się do bardziej ekstremalnej i nieprzewidywalnej pogody.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse tincidunt sagittis eros. Quisque quis euismod lorem. Etiam sodales ac felis id interdum. Proin viverra nulla sem, vel molestie lacus volutpat nec. Integer ut bibendum erat.
Zacznij za darmo
Obecnie tradycyjne prognozy są tworzone przy użyciu złożonych i czasochłonnych równań, które wymagają wielu zasobów.
Korzystając ze sztucznej inteligencji, prognozy te mogą być tworzone przy użyciu ułamka czasu i zasobów, a wyniki są jeszcze dokładniejsze.
Technologia ta jest zasadniczo zaawansowaną formą statystyki, która może rozpoznawać wzorce w ogromnych ilościach danych - idealna dla meteorologii, gdzie danych jest mnóstwo.
_750px.jpg)
Na szczęście pogoda jest obserwowana i dokumentowana na całym świecie od bardzo dawna.
Wprowadzając modele sztucznej inteligencji do tych gór danych, mogą je systematycznie analizować, identyfikując subtelne trendy i wzorce pogodowe.
Gdy model zakończy szkolenie na danych, wynikiem jest algorytm sztucznej inteligencji, który przewiduje pogodę niemal natychmiast i dokładniej niż tradycyjne metody.
Tradycyjne prognozy nie mogą być aktualizowane zbyt często ze względu na ich złożony charakter. Uwzględniają one warunki atmosferyczne i próbują obliczyć przyszły rozwój pogody.
Sztuczna inteligencja przyjmuje inne podejście. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują miliony scenariuszy pogodowych z przeszłości, a w obliczu podobnej sytuacji w czasie rzeczywistym dokładnie przewidują wyniki na podstawie tych danych.
Właśnie dlatego Cordulus jest w stanie przewidywać pogodę dokładniej niż duże instytucje meteorologiczne. Nie chodzi już tylko o zrozumienie meteorologii - chodzi o analizowanie danych w najmądrzejszy możliwy sposób.
Opracowaliśmy model sztucznej inteligencji, który konsekwentnie generuje prognozy dokładniejsze niż inne alternatywy na rynku.
Różni się ona od zwykłych prognoz, ponieważ bierze pod uwagę dokładną lokalizację użytkownika. Sztuczna inteligencja uczy się lokalnych warunków, zamiast oferować szerokie, ogólne prognozy, które często pomijają lokalne zmiany pogody.
Subskrybuj nasz biuletyn