Weather Underground izrađuje vremenske prognoze na temelju više od 200 000 privatnih izgrađenih meteoroloških stanica širom svijeta, plus javnih postaja, koje se razlikuju ovisno o broju zemalja. Tvrtka dodaje 400 novih stanica širom Azije, Južne Amerike i Afrike, a integrirat će ih sve s IBM-ovim Watson AI učenjem jezika (onim koji je igrao Jeopardy! I pobijedio) .
Povezani sadržaj
- Kako je Prvi svjetski rat promijenio prognozu vremena u dobro
Pa što to točno znači? To stvara globalni sustav vremenske prognoze vezan za brojne svjetske tvrtke, a s tim se nada da će nadmašiti jednu od najskupljih, štetnih varijabli u globalnoj industriji - vrijeme.
Kad je IBM prošlog listopada kupio tvrtku Weather Weather / WU, odmah je objavio namjeru za spajanje 200 W meteoroloških postaja s Watsonom putem Interneta stvari. IoT nije specifičan jezik, već koncept objedinjavanja različitih stvari u jednom jeziku, tako da se svi njihovi podaci mogu sastaviti i predstaviti zajedno. Bez obzira na protokol, svjetske kompanije prognoziraju vremenske prognoze i velike novce.
„Samo u SAD-u znamo da tvrtke svake godine izgube više od 500 milijardi dolara zbog problema vezanih za vremenske prilike“, kaže Mary Glackin, voditeljica operacija za prognoziranje znanosti u tvrtki The Weather Company. IBM i Weather Company vide zrakoplovstvo, osiguranje, komunalne i poljoprivredne industrije kao rane prihvatače WU-ovog Watson-ovog alata za prognozu vremena.
"Svim podacima vremenske kompanije može se pristupiti pomoću jednostavnog objavljenog aplikacijskog programskog sučelja (API)", kaže John Cohn, IBM-ov kolega i glavni znanstvenik za automatizaciju dizajna. Zamislite API kao skup uputa za sastavljanje dijela softvera. Fleksibilan je u tome što tvrtka za krajnjeg korisnika može odabrati kako će izgledati softver. S ovog digitalnog portala zaposlenici će pristupiti podacima prikupljenim s meteoroloških stanica i uređajima povezanim s IoT-om, a Watson ih povezuje omogućavajući im postavljanje pitanja na način na koji osoba postavlja drugu osobu.
Ova karta prikazuje globalnu pokrivenost osobnih meteoroloških stanica Weather Undergrounda. (Vrijeme podzemno) "Naša početna demonstracija, koja je već na mreži i radi, je oko projekta zvanog EZ Buddy", kaže Cohn, "razvijenog u IBM istraživačkom laboratoriju u Keniji. EZ Buddy pokazuje kako se lokalni vremenski podaci mogu upotrijebiti za nadgledanje i kontrolu lokalnog navodnjavanja kako bi se poljoprivrednicima pomoglo da optimiziraju zalijevanje usjeva. “Poljoprivrednici tekstualno šalju sustav sa svojih mobitela postavljajući pitanja poput„ Kada trebam zalijevati? “ i "Koliko dugo dok me cisterne s vodom ne napune kišom?", a sustav teksta odgovara na njih. Nakon širenja izvan Istočne Afrike, WIoT (Watson IoT) spojit će sve vremenske stanice WU-a s relevantnim satelitskim podacima, podići podatke s senzora tlaka mobitela i kombinirati ih s lokalnim podacima, poput mjerenja tla i obližnjih zaliha vode, kako bi se izoštrio njegov vremenski modeli kako globalno tako i lokalno. Poljoprivrednici ga mogu koristiti za upravljanje navodnjavanjem, sezonama sadnje i rasporedima pesticida. "To će pokazati kako komercijalni interesi poput osiguravatelja, komercijalnih poljoprivrednih interesa i pametnijih gradova mogu graditi komercijalne sustave koji kombiniraju hiperlokalne vremenske podatke s kognitivnim IoT", dodaje Cohn.
Zrakoplovi već sakupljaju izvješća o turbulencijama putem brodskih akcelerometara i spajaju podatke putem tvrtke Weather Weather. Prema izvješću tvrtke za 2016., turbulencije uzrokuju štetu od 5 milijuna dolara godišnje, 35 milijuna dolara godišnje u ozljedama posade i putnika i 1, 36 milijardi dolara godišnje u diverzijama letova. WIoT će u globalni vremenski model povezati podatke o turbulencijama svih ovih komercijalnih zrakoplova, izgrađujući prognozni sustav kojem sve zrakoplovne tvrtke mogu pristupiti putem tog portala API. S njom piloti mogu manevrirati oko oluje, a zračni računalni sustavi mogu prilagoditi predviđena vremena dolaska i odlaska.
Osobna meteorološka stanica instalirana na obali (Weather Underground) Ružno vrijeme uzrokuje štetu u SAD-u od 500 milijardi dolara svake godine, pokazala je nedavna prezentacija industrije osiguranja. "(WIoT-ovi) dodatni skupovi podataka također će nam pomoći predvidjeti rizik s poboljšanom točnošću, smanjiti broj podnesenih zahtjeva, a također će pomoći prevarama s osiguravajućim društvima", kaže Glackin. Osiguravajuće kuće mogle bi upozoriti kupce da se približavaju tuči i grmljavinama kako bi mogli pripremiti svoje domove i automobile, minimizirajući štetu (i stoga potraživanja). Javne službe također gutaju velike gubitke od teškog vremena koje ne mogu uvijek unaprijed predvidjeti. Sedamdeset posto nestanka struje je zbog lošeg vremena, prema IBM-ovim Big Data i Analytics Hub-u, a svaki put kada neka energetska kompanija pošalje posadu na obnavljanje usluga, to košta u prosjeku 500.000 USD. Koristeći vremenski model WIoT kroz API, komunalne tvrtke mogu biti proaktivne i popravljati opremu prije velikih oluja kako bi posade za popravak brže krenule u obnavljanje usluga.
Čovjek instalira osobnu vremensku stanicu. (Vrijeme podzemno) A onda, kao što Cohn kaže, postoje i druge industrije koje će vjerojatno pristupiti vremenskom modelu kako bi zakazale svoje otpremu oko predviđenih zakrpa zbog lošeg vremena kako bi se izbjegle skupe odgode. Na primjer, automobilske i maloprodajne tvrtke koje prelaze gotovu robu poput osobnih automobila i majica teretnim brodom preko oceana.
„Uzbuđeni, vjerujemo da nam Watson može pomoći da proširimo bazu znanja o atmosferi“, kaže Glackin. "Na primjer, da bismo poboljšali naše prognoze za dva tjedna i kasnije, kognitivno računanje moglo bi usvojiti sva pozadinska znanja, a zatim bi pogledalo redove povijesnih i aktualnih podataka kako bi nam pomoglo u odabiru prediktivnih obrazaca koje nismo prepoznali s tradicionalnim pristupima."
Eto ti tamo. Prije pedeset godina nismo mogli ništa dobro predvidjeti, a danas kažu da bi AI uskoro mogao početi izrađivati poučene vremenske prognoze za dva tjedna. U osnovi magija.
