2024. szeptember 20
A mesterséges intelligencia (AI) életképes megoldásként jelenik meg, mivel az időjárás és a Az éghajlati adatok felülmúlják azt, amit a hagyományos előrejelzési módszerek kezelni tudnak. A nemrégiben finanszírozott induló Brightband célja, hogy forradalmasítsa az időjárás-előrejelzést azáltal, hogy a gépi tanulást integrálja a nyílt forráskódú és a védett platformokba.
Jelenleg az időjárás-előrejelzések több évtizedes statisztikai és numerikus modellekre támaszkodnak. Noha ezek a fizikán alapuló modellek megbízhatóak, gyakran szuperszámítógépeket és hosszú feldolgozási időt igényelnek, ami kevésbé hatékony. Ezzel szemben a mesterséges intelligencia figyelemre méltó képességet mutatott az időjárási események előrejelzésére a globális időjárási mintákból és megfigyelésekből tanulva. Kiválóan alkalmas nagy adathalmazokon belüli minták azonosítására.
Szóval, miért nem a mesterséges intelligencia még mindig szabvány az időjárás-előrejelzésben? Julian Green szerint, vezérigazgató és a Brightband társalapítója, az egyik fő ok az, hogy az időjárással foglalkozó cégek és kormányzati ügynökségek gyakran küzdenek a legjobb AI-tehetségek bevonzásával. Ugyanakkor a technológiai cégek, bár jártasak a mesterséges intelligencia területén, nem az időjárást helyezik előtérbe tevékenységük középpontjában. Hozzáteszi, hogy a Brightband a meteorológia, az adatok és a mesterséges intelligencia szakértőit egyesíti annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia előrejelzésben való alkalmazását és mindenki számára elérhetővé tegye.
Kiterjedt meteorológiai adatok alapján a vállalat jelenleg saját, mesterséges intelligencia által vezérelt előrejelző algoritmusát fejleszti. Daniel Rothenberg, az adatokkal és időjárással foglalkozó részleg társalapítója és vezetője elmagyarázza, hogy építik a fizika alapú modellek alapjait, az AI lehetővé teszi számukra, hogy bővítsék és javítsák őket, elismerve a korábbi modellek örökségét.
A Brightband megközelítésének egyik legfontosabb előnye a sebesség. A mesterséges intelligencia által vezérelt modellek különösen előnyösek a speciális igényű iparágakban, mint például az energia, a közlekedés és a mezőgazdaság, mivel a hagyományos módszerekhez képest sokkal gyorsabban és olcsóbban tudnak előrejelzést készíteni.
A Brightband elkötelezte magát amellett, hogy alapvető előrejelzési modelljeit [nyilvánosan elérhetővé] teszi (https://github.com/brightbandtech/). A vállalat stratégiája az, hogy a modellt, a képzési adatokat és az értékelési mérőszámot költség nélkül biztosítsa, miközben a speciálisabb képességekhez kapcsolódó prémium szolgáltatásokra összpontosít.
Rothenberg szerint a hatalmas mennyiségű történelmi időjárási adattal való munka kihívása – például az időjárási léggömbökről és műholdakról gyűjtött adatokkal – gyakran oda vezet, hogy figyelmen kívül hagyják. Az előrejelzések pontosságának és terjedelmének növelése érdekében a Brightband azt tervezi, hogy ezeket a kiaknázatlan adatokat beépíti modelljeibe.
Bár a Brightband még fiatal cég, 2024 végére szeretne működő modellt készíteni. A Prelude Ventures élén állt a startup 10 millió dolláros Series A finanszírozási körében. Annak ellenére, hogy profitorientált szervezetként működik, a Brightband közhasznú társaságként (PBC) működik, tükrözve az átláthatóság és a küldetésvezérelt célok iránti elkötelezettségét.
Mielőtt bármilyen éghajlat-specifikus megoldást alkalmazna, számítson előre egy időjárás-előrejelző termékre; az év végéig további fejlesztések várhatók. A nyílt forráskódú megközelítést és az élvonalbeli mesterséges intelligencia technológiát alkalmazva a Brightband képes forradalmasítani az időjárás-előrejelzést, költséghatékonyabbá, gyorsabbá és szélesebb közönség számára elérhetővé téve azt.