Ngày thứ năm, ngày 28 tháng 2024 năm XNUMX.

Aqui estão duas das várias observações dessa pesquisa:

• Với tư cách là người có xu hướng gây áp lực lên Giám đốc điều hành để tái tạo lại, không cần phải làm gì quan trọng hơn khi thay đổi khí hậu.

• Giám đốc điều hành cho rằng sự thiếu hiệu quả là rất lớn trong số các công việc xoay vòng của các nhân viên, đại diện cho 40% tốc độ làm việc của họ. 60% Giám đốc điều hành có khả năng cần đến một thế hệ trí tuệ nhân tạo (IA) có thể giúp ích cho một số hiệu quả công việc.

Thật trùng hợp, một ngày trước, một tạp chí Nature đã công bố một bài viết có tiêu đề “AI đang cải thiện dự báo khí hậu như thế nào”, với những người đánh giá “sử dụng várias estratégias de aprendizado de máquina để tăng tốc một mô hình khí hậu, giảm bớt năng lượng cho bạn, talvez, melhorar a precisão” .

Việc học máy là một trong những chương trình máy tính chất lượng không có khả năng nhận dạng các tập tin trong các tập hợp dữ liệu. Đây là sự khác biệt trong cách sử dụng các phương trình thực tế mô phỏng và được gửi đi khi bạn xem xét nhiều hơn về nhịp độ và mô hình khí hậu. Em có điều kiện về tốc độ và có thể là quy trình cần thiết – bảo quản – kết quả của chúng là nhiều lần nhanh chóng – và baratos – làm như mô phỏng truyền thống. Bởi ngoài kia, các mô hình học tập của tôi đã giúp bạn có được sự chính xác tốt hơn.

Cần lưu ý, một số thông tin về khả năng sẵn có được gửi đến thực tế bằng cách sử dụng máy học:

• emular modelos convencionais

• desenvolver mô hình các cơ sở cơ bản để giải quyết các vấn đề về xe buýt và khả năng giải quyết các vấn đề

• mô hình lai

Một bài viết về những cuộc chinh phục, như QuickClim australiano với “15 mô hình học tập về máy móc có thể mô phỏng 15 mô hình về khí quyển dựa trên cơ sở física”, hoặc nhanh chóng và hiệu quả mô hình ACE của Viện Trí tuệ nhân tạo Allen ở Seattle, hoặc mô hình cơ bản ClimaX da Microsoft và Đại học California, hoặc dự án CliMA cho các mô hình híbridos, 'Cặp song sinh kỹ thuật số' với các số kỹ thuật số được gửi đến các nhà khoa học của NASA và Ủy ban Châu Âu, cũng là một trong những dự án của Châu Âu về Trái đất đích (DestinE).

Hai câu hỏi được đưa ra trong bài viết này:

• Thử nghiệm các mô hình khí hậu phải đối mặt với một môi trường khí hậu phù hợp và hữu ích, nhưng không phải là một điều gì đó hoàn hảo về mức độ có thể xảy ra trong tương lai mà có thể khiến nhiều người cảm thấy khác biệt so với trước đây.
  
  

• Cuối cùng, nó là một mô hình kỹ thuật số của hệ thống Terra, một phần thực phẩm của IA, bạn có thể mô phỏng tất cả những gì bạn cần làm theo nhịp độ và khí hậu ở thang tốc độ cao, với độ chính xác lớn và tốc độ nhanh.

Clique na imagem abaixo para ver este interessante artigo of Nature và các tài liệu tham khảo, bởi Carissa Wong.