Hoje é quinta-feira, 28 de março de 2024.

Aqui estão duas das várias observações dessa pesquisa:

• CEO가 혁신을 이루기 위해 메가텐딩에 참여하는 경우, 기후 변화에 따라 중요하지 않을 수도 있습니다.

• Os CEO는 직원들의 업무 효율성이 엄청나게 비효율적이라고 생각하며, 템포 가스의 40%를 대표합니다. 60% CEO는 인텔리전스 인공 생성(IA) 능력을 향상시키는 데 성공했습니다.

우연의 일치, 음 디아 앤티, 자연 공개 “AI가 기후 예측을 개선하는 방법”, com pesquisadores “usando várias estrategias de aprendizado de máquina para acelerar a modelagem climática, reduzir seus custos de energia e, talvez, melhorar a precisão” .

O aprendizado de máquina é um ramo da IA ​​​​컴퓨터 프로그램에 대한 자격이 없습니다. 식별 정보 패드는 아빠와 함께 사용됩니다. 사용 방법의 차이는 현실화 시뮬레이션과 시스템 전송 속도 및 기후 모델에 대한 사전 검토를 고려하는 것과 같습니다. Em termos de velocidade e poder de processamento necessários – e custos – seus resultados são muito mais fast – e baratos – do que as simulações tradicionais. 그 밖에도, 기계의 모델이 정확하기 때문에 정확한 것으로 나타났습니다.

Nesse sentido, abordagens de avaliação estão sendo realizadas utilizando aprendizado de máquina:

• emular modelos convencionais

• Desenvolver 모델의 기본 기본 사항은 버스카 패드로 오컬토스 및 가능성 있는 데콘헤시도스입니다.

• 하이브리드 모델

O artigo cita algumas conquistas, como o QuickClim australiano com “15 modelos de aprendizado de máquina que podem emular 15 modelos da atmosfera baseados na física”, o rápido and eficiente modelo ACE do Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle, o modelo Fundamental ClimaX da Microsoft는 University of California의 CliMA 모델 프로젝트, 'Digital Twins'의 디지털 트윈스 프로젝트를 통해 NASA와 유럽 위원회의 Destination Earth(DestinE) 프로젝트에 참여했습니다.

Mais duas citações do artigo:

• 기후 모델을 테스트하면 기후에 대한 대비책이 제시되며, 미래에 인류의 목표를 달성하기 위해 최선의 노력을 다할 것입니다.
  
  

• O objetivo final é criar modelos digitais dos sistemas da Terra, parcialmente alimentados por IA, que possam simular todos os aspetos do tempo e do clima até escalas de quilômetros, com grande precisão e na velocidade da luz.

Clique na imagem abaixo para ver este interessante artigo da Nature and reference, by Carissa Wong.