خانه > تازه ها > استفاده از هوش مصنوعی در پیش بینی وضعیت آب و هوا
هوش مصنوعی و آب و هوا

استفاده از هوش مصنوعی در پیش بینی وضعیت آب و هوا

از آغاز زمان، بشر سعی کرده است با استفاده از داده ها و الگوهای تاریخی، وضعیت آب و هوا را به طور دقیق پیش بینی کند تا بتواند درکی از آنچه ممکن است در آینده رخ دهد داشته باشد. حتی پیشرفت های اندک در پیش بینی وضعیت آب و هوا می تواند سودهای قابل توجهی برای مشاغل، سازمان های دولتی و سایر نهادهای وابسته به پیش بینی های دقیق آب و هوایی حاصل کند.

پیش بینی دقیق تر می تواند کشاورزان را قادر کند تا بهترین روز ممکن برای کاشت یا برداشت محصول را انتخاب کنند. پیش بینی دقیق آب و هوا به شرکت های هواپیمایی امکان استفاده حداکثری از هواپیماهای خود را می دهد. حمل و نقل را آسان تر و ایمن تر می کند. واحد خای صنعتی می توانند در مورد مقدار نیاز خود در طول دوره های آب و هوایی گرم یا بارندگی های زیاد تصمیم گیری کنند. همچنین به دولت ها و مشاغل اجازه می دهد تا آمادگی خود را در برابر بلایای طبیعی که بر زندگی میلیون ها نفر تأثیر می گذارد، بهبود ببخشند.

همچنین بخوانید:

مشاغلی که کارشان وابسته به شرایط آب و هوایی و جوی است مانند شرکت های محوطه سازی یا شرکت های خدماتی که در حوزه تعمیرات و نگهداری فعالیت دارند می توانند به طور دقیق تر نیروی کار و منابع خود را با وقایع پیش بینی شده آب و هوایی مطابقت دهند. پیش بینی آب و هوا موردی بسیار مناسب جهت استفاده از یادگیری ماشین در آن است. حجم باورنکردنی از اطلاعات مربوطه – داده های تاریخی و داده های به روز- که می توان آن ها را آنالیز کرد، برای هر گروه از انسان ها بدون وجود کمک فناوری امکان پردازش و استفاده ندارد.

هوش مصنوعی می تواند به پیش بینی دقیق تر وضعیت آب و هوا کمک کند. پیش بینی آب و هوا یک مورد استفاده ایده آل برای هوش مصنوعی است، زیرا گنجینه ای از داده های تاریخی و آپدیت و به روز در حال حاظر حاضر با وجود سنسور هایی که تعداد آن ها در حال افزایش است وجود دارد که می توانند داده ها را در اختیار الگوریتم هایی که به معنای واقعی کلمه نیاز به کیفیت و کمیت دارند قرار دهند تا وقایع رخ داده در گذشته را به درستی با پیش بینی های مربوط به آینده تطبیق دهند.

آب و هوا

چگونه هوش مصنوعی می تواند به بهبود پیش بینی هوا کمک کند

در حالی که هیچ کس نمی تواند آینده را به طور کامل پیش بینی کند ، تکنیک های هوش مصنوعی  (AI) یادگیری تقویتی را در ارتباط با پیش بینی وقایع مربوط به گذشته و نتایج مربوط به آن ها به کار می گیرند. با مقایسه پیش بینی ها با نتایج به دست آمده، مدل قادر به یادگیری و بهبود قابلیت های شبیه سازی و پیش بینی های دقیق تر در آینده است.

برای کمک به پیش بینی آب و هوا ، داده ها در اختیار یک الگوریتم که از تکنیک های یادگیری عمیق برای یادگیری و پیش بینی های مبتنی بر داده های گذشته استفاده می کند قرار داده میشود. تکنیک های یادگیری عمیق قبلاً در زمینه هایی مانند تشخیص تصویر و گفتار و پردازش زبان طبیعی  (NLP) موفقیت آمیز بوده و می توانند در زمینه آب و هوا و مسائل اقلیمی نیز کاربرد داشته باشند. با این وجود، الگوهای آب و هوایی از مقدار پیچیده ای از داده ها تشکیل شده اند ، و پیش بینی هوا را به یک فرآیند مبتنی بر داده ها و محاسبات کلان تبدیل می کند. این استفاده از مقدار قابل توجهی قدرت محاسباتی، و همچنین نیاز به حجم زیادی از فضا برای ذخیره سازی داده ها را نشان می دهد. علاوه بر این، موفقیت الگوریتم های یادگیری عمیق متکی به  درستی و دقیق بودن ورودی هایی هستند که برای پردازش آنها آموزش دیده اند که این مسئله کیفیت داده ها و برچسب گذاری آن ها (data labeling) را به یک مؤلفه مهم در این روش بدل می کند. با این وجود، از قدرت هوش مصنوعی و سیستم های یادگیری عمیق می توان برای آنالیز سریع تر و دقیق تر مجموعه داده های چند عاملی استفاده کرد.

نتایج استفاده از فناوری هوش مصنوعی در حال ظهور هستند. به عنوان مثال ، مقاله ای که در سال ۲۰۱۷ توسط انجمن هواشناسی آمریکا  (AMS) منتشر شده بود نشان داد که استفاده از تکنیک های مدرن هوش مصنوعی در حال بهبود توانایی پیمایش حجم زیادی از داده های آب و هوایی برای استخراج بینش های دقیق و راهنمایی های به موقع برای پیش بینی هواشناسی برای انسان ها و تصمیم گیرندگان است. هوش مصنوعی می تواند مدلهای انعطاف پذیر و قدرتمند تری را ارائه دهد که قادر به شناسایی روابط پیچیده بین تعداد زیادی از ویژگیهای آب و هوایی مدل شده و مشاهده شده باشند. در این مقاله همچنین ذکر شده بود که هوش مصنوعی می تواند برای پیش بینی مستقیم اثرات آب و هوای پر فشار از جمله توان تولید شده توسط منابع متغیر مانند خورشیدی یا باد ، مصرف انرژی در یک منطقه خاص یا ظرفیت ورود فرودگاه استفاده شود.

گسترش منابع اطلاعات آب و هوا

یکی دیگر از دلایلی که پیش بینی آب و هوا یک مورد قانع کننده جهت استفاده از هوش مصنوعی است، حجم عظیمی از داده هایی است که هر روز تولید می شوند. در حال حاضر بیش از ۱۰۰۰ ماهواره متمرکز بر روی وضهیت آب و هوا در مدار زمین قرار دارند که داده هایی را درباره الگوهای ابر ها، وزش باد ، دما و سیستم های هواشناسی ردیابی و ارسال می کنند. صدها هزار ایستگاه زمینی روی زمین مرتباً داده های لحظه به لحظه مرتبط با وضعیت آب و هوایی را جمع آوری می کنند.

جالب ترین این که به دلیل گسترش اینترنت اشیاء  (IoT) هر روز منابع جدیدی از داده ها به صورت آنلاین (به عنوان مثال چراغ های راهنمایی متصل به اینترنت، پانل های خورشیدی ، دماسنج هوا و تهویه مطبوع هوشمند) بر روی بستر اینترنت به صورت آنلاین قابل دسترسی میشوند. دستگاه هایی) که می توانند داده های ریز تر و جزئی تری را در الگوریتم های پیش بینی آب و هوا بارگذاری کنند.

پیش بینی ها بر این است که سرمایه گذاری انجام شده در زمینه فناوری هوش مصنوعی مورد استفاده در پیش بینی وضعیت اب و هوا تا سال ۲۰۲۵ در حوزه هزینه های سخت افزاری، نرم افزاری و خدمات از ۳۱٫۷ میلیون دلار در سال ۲۰۱۸ به ۵۵۳٫۴ میلیون دلار در سال ۲۰۲۵ برسد. این در حالی است که شرکت های بزرگی که در سیستم های پیش بینی هواشناسی سرمایه گذاری کرده اند و و داده های عمومی و خصوصی اب هوایی را با یکدیگر ادغام میکنند موجب رشد بیشتر این بازار میشوند.

آب و هوا و هوش مصنوعی

IBM در سال ۱۹۹۶ تمرکز خود را بر استفاده از سیستم های رایانه ای خود برای بهبود پیش بینی ها آغاز کرد و از آن زمان تاکنون در حال اصلاح پروژه های خود است. در سال ۲۰۱۶ ، IBM دارایی های شرکت هواشناسی از جمله Weather.com ، Weather،  Weather Underground و WSI را خریداری و با نام تجاری خود ادغام کرد. این خرید به IBM امکان دسترسی به شبکه حسگرها و مدلهای شرکت های هواشناسیرا فراهم کرد و یک جریان عظیم از داده های آب و هوایی را که می تواند در بستر هوش مصنوعی IBM Watson برای بهبود پیش بینی ها مورد استفاده قرار گیرد، فراهم کند.

از سال ۲۰۱۶ ، این شرکت ادعا کرد که مدل های آن روزانه از بیش از ۱۰۰ ترابایت داده شخص ثالث استفاده می کنند. نتیجه ادغام این شرکت ها در IBM، فناوری Deep Thunder شرکت IBM می باشد که می تواند پیش بینی های آب و هوایی شخصی سازی شده با استفاده از پیش بینی های محلی و با وضوح ۰٫۲ تا ۱٫۲ مایل اطلاعاتی را برای مشتریان تجاری خود ارائه دهد. همچنین کلیه اطلاعاتی که برای شرکتهای حمل و نقل، شرکتهای ابزار فروشی و حتی خرده فروشان مفید است را نیز قادر است که در اختیار آن ها قرار دهد.

پاناسونیک نیز همچنین بر ساخت یک مدل پیش بینی وضعیت آب و هوا متمرکز شده است. در سال ۲۰۱۳ ، این شرکت AirDat را خریداری کرد که باعث شد TAMDAR که یک حسگر هوای ویژه نصب شده در هواپیماهای تجاری می باشد که روزانه چندین هزار پرواز را پوشش میدهد در اختیار این شرکت قرار بگیرد. داده های این سنسورها با داده های آب و هوای عمومی ترکیب شده و در نتیجه Panasonic Global 4D Weather، تبدیل به یک پلتفرم جهانی پیش بینی آب و هوا میشود. پاناسونیک در سال ۲۰۱۷ نکات قابل توجهی را در ارتباط با توفان ایرما بدست آورد. پیش بینی های سیستم این شرکت در مورد طوفان دقیق ترین مدل ها به ویژه در رابطه با شناسایی مسیر نهایی طوفان چهار تا هفت روز قبل از وقع آن بود.

اما فقط شرکت های بزرگ نیستند که با استفاده از فناوری هوش مصنوعی به پیش بینی وضعیت آب و هوا می پردازند. شرکت های نوپا ، مانند ClimaCell ، TempoQuest و Earth Networks ، از فناوری جدید برای پیش بینی بهتر رویدادهای هواشناسی استفاده می کنند. شرکت ClimaCell مستقر در ایالت ماساچوست بر استخراج داده های آب و هوایی از شبکه های سلولی و ترکیب آن با داده های تاریخی و آب و هوایی از ایستگاه های هواشناسی زمینی، منابع راداری و ماهواره ها متمرکز است. این شرکت نرم افزاری را ایجاد کرده است که نقشه های آب و هوایی با کیفیت بالا را بر اساس شیوه هایی که وضعیت آب و هوا می تواند بر روی سیگنال های سلولی تأثیر بگذارد ایجاد می کند ، که می توان از آن ها در حوادث خاص آب و هوایی نقشه برداری کرد. این شرکت ادعا می کند که رویکرد آن قابلیت اطمینان رادارها را دو برابر می کند و وضوح عکس های زمینی آن حداکثر ۱۰ برابر دیگر شرکت هاست.

در همین حال، بولدر ، شرکت فعال در حوزه پیش بینی آب و هوا واقع در ایالت کلرادو، در زمینه آنالیز داده های هواشناسی جمع آوری شده توسط ماهواره ها، هواپیماهای بدون سرنشین و رادار ها متمرکز شده است. سپس از نرم افزاری استفاده می کند که روی واحدهای پردازش گرافیکی بسیار قدرتمند (NVIDIA GPU) کار کند تا بتواند پیش بینی آب و هوا با وضوح بالا را در عرض چند دقیقه ایجاد کند. در نتیجه یک پیش بینی بسیار دقیق و سریع انجام می شود که می تواند توسط بازرگانان، فعالین عرصه تجارت انرژی، مشاغل مرتبط با حمل و نقل و خطوط هوایی مسافربری مورد استفاده قرار گیرد.

بیشتر بخوانید:

منبع tractica.com
0/5 ( 0 نظر )

درباره‌ی علی قلی زاده

همچنین ببینید

tensorflow

گوگل TensorBoard.dev و TensorFlow Enterprise را معرفی می کند!

گوگل کلود TensorFlow Enterprise را به چاپ رساند ، نسخه ای بهینه شده از چارچوب یادگیری ماشین منبع باز TensorFlow برای مشاغل بزرگ

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *