Hoje é quinta-feira, 28 mars 2024.

Aqui estão duas das várias observações dessa pesquisa:

• Entre as megatendências que pressionam os CEO para se reinventarem, nenhuma é mais importante do que as alterações climáticas.

• Os VD upplever enorma ineficiências numa serie de atividades rotineiras em suas empresas, representando cerca de 40% do tempo gasto nestas tarefas. 60% av VD:n är en inteligência artificiell generativa (IA) poderia ajudar and melhorar essa eficiência.

Coincidentemente, um dia antes, en Nature publicou um artigo intitulado "Hur AI förbättrar klimatprognoser", com pesquisadores "usando várias estratégias de aprendizado de maquina para acelerar a modelagem climática, reduzir seus custos, hor de precise energia, a precise energia, a custos" .

O aprendizado de máquina é um ramo da IA ​​​​no qual os programas de computador aprendem identificando padrões em conjuntos de dados. Isto é diferente de usar equações para realizar simulações e está sendo cada vez mais considerado para previsão do tempo e modelagem climática. Em termos de velocidade e poder de processamento necessários – e custos – seus resultados são muito mais rápidos – e baratos – gör que som simulações tradicionais. Por outro lado, os modellos aprendidos por máquina ainda precisam provar sua precisão.

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

• emular modellos convencionais

• desenvolver modelos básicos fundamentalais para buscar padrões ocultos e possivelmente desconhecidos

• hybridmodeller

O artigo cita algumas conquistas, como eller QuickClim australiano com "15 modeller av aprendizado de maquina que podem emular 15 modelos da atmosfera baseados na fisica", eller rápido och effektiv modell av ACE från Allen Institute for Artificial Intelligence i Seattle, o dao fundamental Microsoft och University of California, ett projekt för CliMA för híbridos, "Digital Twins" eller digitala tvillingar från Terra skickade desenvolvidos till NASA och Europeiska kommissionen, ett europeiskt projekt för Destination Earth (DestinE).

Mais duas citações do artigo:

• Testa klimatmodeller ansikte ao comportamento climático passado é util, mas não é uma medida perfeita de quão bem podem prever um futuro que provavelmente será muito diferente daquele que a humanidade viu antes.
  
  

• 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.

Klicka på bilden för att se en intressant artigo av Nature och referências, av Carissa Wong.