新的精度预测将帮助从航空和农业到能源生成和零售等行业企业更好地响应环境
半年前IBM系统关闭获取气象公司但它不沉浸在它的陵墓上BM研究开发的机器学习驱动天气模型 帮助从航空和农业到零售行业更好地预测天气的商业影响
IBM最大部分之一是与IBM研究臂有关系, 气象公司科学和预测操作主管Mary Grakin表示
气象公司正在实际合并现有快速精度测距模型-基于高级天气研究预报系统数值天气预测系统-与深雷合并RPM生成最长24小时预报,美国每3小时更新和六小时 出美降水预测从RPM提供半小时即时降水预测计算
超出局部预测
深雷带超局部短期预测Grakin表示深雷超局部预测与Weacorpt现有全局预测能力之和代表游戏变换器
[关联性:天气公司预测IBMWatson解析技术大数万事通
宣布合并这两个模型我们认为在这种情况下 一加一真正等于三
深雷调用0.2至1.2里解析预测,让企业理解其所处位置的确切天气条件举例说,在航空领域,局部恶劣天气直接和可测量地造成机场拥塞深入了解本地天气后 航空公司可以更好地预测拥塞 以做出更精确的判断
Grakin表示道,任何能提高他们的理解度 今天下午对流方式是 他们的口袋里有美元了解飞机应加载多少燃料, 原因是LaGuardia下午四点拥塞直接归底线
提高超局部农场
另一例例子就是精密农业农药和肥料敏感环境因素如雨-有些需要时间清天气,而另一些则需要应用后立即雨Grakin表示, 农户现在想应用特殊点的农药和肥料实现最大产量更好,更精确预测 允许他们点击窗
伴有暴风雨数据IBM希望知道世界
能源,特别是可再生能源,是精确天气预报可直接转换为底线的另一个领域。
深雷可回溯预测目标区天气,并使用机器学习天气冲击模型帮助企业更精确预测温度微小变化会如何影响企业业务从消费者购买行为到零售商管理供应链和股架到保险公司分析过去天气事件影响以评估与天气损害有关的保险索赔有效性不等。实用性公司可以挖掘并建模电线或电话杆受损历史数据,然后用超局部预测对信息并发,以更好地规划需要多少修理机组和在哪里修复机组
葛林说这只是开始天气公司正在帮助航空公司 确定投入多少燃料 任何特殊平面上,
并不只是帮助判定机载油量, 机场管理全局操作方式,IBM能带的东西量度
Grakin表示天气公司正积极寻找新数据源为分析提供素材模型已使用100多兆字节第三方每日数据,包括任何地方最大定位数据小节之一和由195 000多个个人气象站组成并逐分钟报告的天气地下网但也开始摄取从手机收集的空气压数据飞行器仪表数据可帮助分析风速和扰动数据,然后可部署到其他飞行器上
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气象公司上星期宣布与Gogo商务航空交易,Gogo将实施Wea专利扰动自动PIREP系统(TAPS),这是一种扰动检测算法,提供访问所需的航空输入量计算并报告扰动强度并通过Gogo基于美国的空对地和全球卫星通信网向地面传输
Gogo机队扩充后, 天气公司可快速直接分享实时扰动数据, 提高乘员安全性,并快速收集大量数据 并使用洞察法 指导所有飞经受创空域
Grakin补充道,或电线屋自动调温器数据-这使我们能够推理外部温度当我想真正移动拨号精度时, 特别是短期内, 我认为非传统源的观测量扩散会真正起作用。”
