天氣公司將于今年晚些時候推出GRAF模型，該模型能夠預測每小時幾乎在地球上任何地方的雷暴。

Weather Company是一家IBM公司，通過AI(AI)在各商店中樹立了榜樣，它可以在氣候變化/全球變暖的背景下跟蹤/預測天氣事件方面改變游戲規(guī)則。

“畢竟，大氣層的物理特性不會改變。它受到今天和明天相同因素的支配，”氣象公司科學與預報業(yè)務總監(jiān)Kevin Petty解釋說，

捕捉天氣事件

我們在這里需要認識到的是，世界不同地區(qū)的天氣將發(fā)生變化，這可能意味著比過去更加嚴重的雷暴或降水事件。

天氣公司將于今年晚些時候啟動全球高分辨率大氣預報系統(tǒng)(GRAF)模型，該模型能夠每小時幾乎在地球上的任何地方預報雷暴。

他在回答有關2018年和2019年印度嚴峻的季風事件的問題時說：“我們正在尋找如何最好地捕捉這些高影響力事件，雷暴或熱帶氣??旋或你有什么事情。”

涉及學習的過程不斷進行，其中特定的算法會更新自身，以捕獲在參考中的特定位置/區(qū)域發(fā)生的這些變化中越來越多的變化。

持續(xù)學習的這一方面解決了氣候變化問題。這些算法值得信賴，可以更好地捕獲這些事件，并給出更好的預測以滿足人們的需求。

該模型需要學習多長時間才能使其成為可靠的預測?佩蒂說，這取決于人們追逐的事件類型。

在此需要進行警告。AI類型的模型不會預測以前從未見過的東西。因此，捕獲異常事件并從中學習可能會很困難。

人工智能預測

基本上，兩三年的數據應該有助于將這些內容捕獲到模型中。隨著時間的流逝，它會變得更好，但是在此期間，人們無法將數字提高到可以達到的保護水平。

目標是而且應該永遠是完美的。佩蒂說：“除非人們朝著正確的方向前進，否則人類不會取得成功。”

他特別著重于兩個領域-用于預測科學的AI和用于應用程序開發(fā)的AI?，F有模型各有優(yōu)缺點，只能提供特定的答案。

但是，如果您能夠將這些模型智能地組合為一個輸出，則可以提高生產效率，超越任何單個模型。