Nhân viên xu hướng AI
Các mô hình dự báo thời tiết truyền thống dựa trên các biện pháp thống kê dựa trên dữ liệu thu thập từ các vệ tinh không gian sâu, chẳng hạn như Đài quan sát khí hậu không gian sâu của NOAA, khí cầu thời tiết, hệ thống radar và đôi khi từ các cảm biến dựa trên IoT. Ngày nay, AI đang tìm thấy vai trò trong dự báo thời tiết với việc sử dụng máy học để xử lý dữ liệu phức tạp hơn trong thời gian ngắn hơn, với hy vọng cải thiện độ chính xác.
Ví dụ, các Dự báo thời tiết dạng số Trang web (NWP) của NOAA cung cấp một loạt các bộ dữ liệu để các nhà nghiên cứu sử dụng, từ dữ liệu nhiệt độ và lượng mưa đến độ cao của sóng, theo một tài khoản gần đây trong Thông tin chi tiết về phân tích. Trang web cung cấp các bộ dữ liệu khổng lồ được chuyển tiếp từ các vệ tinh thời tiết, trạm chuyển tiếp và sóng vô tuyến để giúp đưa ra các dự báo thời tiết ngắn hạn hoặc dự đoán khí hậu dài hạn.
Bên cạnh học máy, các kỹ thuật AI khác để dự đoán thời tiết bao gồm Mạng thần kinh nhân tạo, Mạng thần kinh tổng hợp, Mạng lan truyền ngược, Mạng chức năng cơ sở hướng tâm, Mạng thần kinh hồi quy chung, Thuật toán di truyền, Perceptron nhiều lớp và phân cụm mờ.
Công ty Thời tiết của IBM tìm cách chuyển đổi dự báo thời tiết
Dự đoán thời tiết là một công việc kinh doanh lớn. Với lịch sử sử dụng máy tính để cải thiện dự báo thời tiết, IBM đã mua lại The Weather Company và tất cả các tài sản của nó vào năm 2016, bao gồm cả weather.com. IBM có kế hoạch sử dụng dữ liệu thời tiết mở rộng của Công ty Thời tiết với khả năng nhận thức tiên tiến của IBM Watson và nền tảng Đám mây của nó để chuyển đổi dự báo thời tiết.
IBM vào cuối năm ngoái đã công bố IBM GRAF, Hệ thống Dự báo Khí quyển Độ phân giải Cao Toàn cầu, theo một Thông cáo báo chí của IBM, để dự đoán các điều kiện trước tối đa 12 giờ với thông tin chi tiết và tần suất không có sẵn trước đây.
Các mô hình thời tiết toàn cầu hiện tại bao phủ 10-15 km vuông (6.2-9.3 dặm) và được cập nhật 6-12 giờ một lần. Ngược lại, IBM GRAF dự báo xuống tới 3 km (1.9 dặm) và được cập nhật hàng giờ, IBM tuyên bố.
Công ty Thời tiết đã hợp tác với Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia (NCAR) để tạo ra IBM GRAF, dựa trên mô hình toàn cầu mã nguồn mở thế hệ tiếp theo của NCAR, Mô hình Dự đoán Trên các Thang đo (MPAS). Mô hình đó được cho là sử dụng khoa học hiện đại để dự báo bầu khí quyển xuống mức giông bão trên quy mô toàn cầu.
Hệ thống IBM GRAF mới chạy trên siêu máy tính dựa trên IBM POWER9 được tối ưu hóa cho cả CPU và GPU (đơn vị xử lý đồ họa). Weather Company và IBM, cùng với NCAR, Khoa Điện và Máy tính của Đại học Wyoming, và những người khác đã áp dụng các chỉ thị OpenACC cho MPAS, để tận dụng GPU lõi NVIDIA V100 Tensor trên máy chủ IBM Power Systems AC922.
IBM tuyên bố rằng đây là mô hình thời tiết toàn cầu đầu tiên trên thế giới chạy hoạt động trên kiến trúc điện toán hiệu suất cao dựa trên GPU. Hy vọng là đưa khách hàng vào vị trí để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, liên quan đến thời tiết.
Công cụ dự đoán của Google Cố gắng dự đoán trận mưa sắp tới trước XNUMX giờ
Google đã phát triển một công cụ dự báo thời tiết sử dụng các kỹ thuật AI để đưa ra dự đoán lượng mưa chính xác trước sáu giờ khi mưa rơi. Công cụ này dựa trên mạng nơ-ron tích tụ U-Net (CNN) (được phát triển để phân đoạn hình ảnh y sinh tại Khoa Khoa học Máy tính của Đại học Freiburg, Đức), một chuỗi các lớp phép toán được sắp xếp trong một giai đoạn mã hóa. Nó lấy hình ảnh đầu vào từ vệ tinh và chuyển chúng thành hình ảnh đầu ra trong một loạt các bước tạo ra độ phân giải cao hơn.
Trong đội của anh ấy bài nghiên cứu, ML để dự báo lượng mưa từ hình ảnh rađa, Kỹ sư phần mềm cao cấp của Google Research, Jason Hickey cho biết, “Nếu mất 6 giờ để tính toán dự báo, điều đó chỉ cho phép 3-4 lần chạy mỗi ngày và đưa ra dự báo dựa trên dữ liệu cũ hơn 6 giờ, điều này làm hạn chế kiến thức của chúng tôi về đang xảy ra ngay bây giờ. ” Công cụ do UNET đề xuất này của Google đã được báo cáo là hoạt động tốt hơn các công cụ thay thế.
Trong kết luận của mình, các nhà nghiên cứu cho biết: “Một câu hỏi mở vẫn là liệu các phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu của Học máy thuần túy có thể vượt trội hơn các phương pháp số truyền thống hay có lẽ cuối cùng, những dự đoán tốt nhất sẽ cần đến từ sự kết hợp của cả hai cách tiếp cận”.
Tổng công ty khí hậu, một công ty con của Bayer (trước đây là một bộ phận của Monsanto, được Bayer mua lại vào năm 2018), đang sử dụng hình ảnh vệ tinh và dữ liệu thời tiết siêu địa phương với máy học. Nền tảng canh tác kỹ thuật số FieldView của công ty nhằm cung cấp cho nông dân khả năng kết nối nâng cao và dễ dàng truy cập vào dữ liệu nông học do máy tạo ra.
Công ty gần đây đã đạt được thỏa thuận với CLAAS, nhà sản xuất máy móc nông nghiệp của Đức, để cung cấp cho khách hàng của CLAAS Telematics quyền truy cập vào dữ liệu thời tiết do máy tạo ra trong FieldView.
“Nông dân đã thu thập dữ liệu từ các thiết bị nông nghiệp của họ trong nhiều thập kỷ. Điều này cũng đúng với dữ liệu thời tiết, dữ liệu đất, dữ liệu hiệu suất cây trồng, danh sách này cứ tiếp tục lặp lại, ”Mike Stern, Giám đốc điều hành của The Climate Corporation cho biết trong một Thông cáo báo chí. “Những tập dữ liệu này thậm chí còn trở nên có giá trị hơn đối với khách hàng của chúng tôi khi chúng có thể được kết hợp với các công cụ AI tiên tiến mà chúng tôi đang phát triển để giúp tăng lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro trong trang trại của họ”.
Đầu tư vào ngành năng lượng tái tạo trong khởi động thời tiết AI
Dự đoán thời tiết cũng đang tỏ ra có giá trị trong kinh doanh năng lượng tái tạo. Việc mua lại công ty khởi nghiệp về AI và học máy Climate Connect của Ấn Độ gần đây bởi công ty năng lượng rõ ràng ReNew Power, công ty năng lượng tái tạo lớn nhất của Ấn Độ, là bằng chứng cho thấy xu hướng này.
ReNew Power có kế hoạch vận hành Climate Connect như một công ty con độc lập tiếp tục phát triển phần mềm và hoạt động kinh doanh của mình. “Làn sóng tăng trưởng đầu tiên trong ngành năng lượng tái tạo đến từ việc bổ sung các tài sản vật chất trên mặt đất,” Sumant Sinha, chủ tịch hiện tại và giám đốc điều hành của ReNew Power, cho biết trong một tài khoản từ CNBC. “Làn sóng tiếp theo sẽ đến thông qua việc phát triển các sản phẩm kỹ thuật số giúp tối ưu hóa dòng điện từ máy phát điện đến các công ty phân phối đến khách hàng”.
Giám đốc điều hành và đồng sáng lập Climate Connect, Nitin Tanwar cho biết, “Chúng tôi tin rằng việc mua lại công ty bởi ReNew Power sẽ giúp chúng tôi tạo ra giá trị lâu dài cho các tiện ích phân phối hiện tại của chúng tôi và khách hàng IPP, đồng thời cung cấp cho chúng tôi quy mô rất cần thiết cho chặng tiếp theo của hành trình của chúng tôi."
Đọc các bài viết nguồn từ Thông tin chi tiết về phân tích, một thông cáo báo chí của IBM về GRAF, một Google bài nghiên cứu, ML để dự báo lượng mưa từ hình ảnh rađa, Một nhấn phát hành từ Climate Corp./Bayer, và một báo cáo từ CNBC.
