Weather Underground teeb ilmaennustusi, mis põhinevad enam kui 200 000 eraviisiliselt ehitatud ilmajaamal kogu maailmas, ning avalikud jaamad, mille arv on riigiti erinev. Ettevõte lisab 400 uut jaama kogu Aasias, Lõuna-Ameerikas ja Aafrikas ning integreerib need kõik IBMi Watsoni keeleõppe AI-ga (see, mis mängis Jeopardiat! Ja võitis) .
Seotud sisu
- Kuidas muutis ilmateadet I maailmasõda heaks
Mida see täpsemalt tähendab? See loob globaalse ilmaennustussüsteemi, mis on seotud paljude ülemaailmsete ettevõtetega, ja sellega on lootus ületada üks kõige kallimaid ja kahjulikumaid muutusi globaalses tööstuses - ilm.
Kui IBM ostis The Weather Company / WU eelmise aasta oktoobris, teatas ta kohe oma kavatsusest ühendada WU 200 000 ilmajaam Watsoniga asjade interneti kaudu. IoT ei ole konkreetne keel, vaid pigem paljude eri asjade ühendamise kontseptsioon ühe keele alla, nii et kõiki nende andmeid saab kokku panna ja koos esitada. Ükskõik, mis protokollis seegi on, ilmateade on globaalsetele ettevõtetele väärt suurt raha.
"Ainuüksi USA-s teame, et ettevõtted kaotavad ilmastikuga seotud probleemide tõttu igal aastal rohkem kui 500 miljardit dollarit, " ütleb The Weather Company teadusprognoosimisoperatsioonide juht Mary Glackin. IBM ja The Weather Company näevad lennundus-, kindlustus-, kommunaal- ja põllumajandustööstusi WU Watsoni poolt infundeeritud ilmaennustustööriista varajaste kasutuselevõtjatena.
“Kõigile Weather Company andmetele pääseb juurde lihtsa avaldatud rakenduste programmeerimisliidese (API) abil, ” ütleb John Cohn, IBM-i kolleeg ja disaini automatiseerimise peateadlane. Mõelge API-le kui tarkvarapaketi koostamise juhistele. See on paindlik, kuna lõppkasutaja ettevõte saab valida, milline tarkvara välja näeb. Sellelt digitaalportaalilt pääsevad selle töötajad ilmajaamade ja Interneti-ühendusega seadmete abil kogutavatele andmetele juurde. Watson seob selle omavahel, lubades neil esitada küsimusi viisil, kuidas inimene teise inimese käest küsib.
See kaart näitab Weather Undergroundi isiklike ilmajaamade ülemaailmset leviala. (Maa-alune ilm) "Meie esimene tutvustus, mis on juba veebis töötav ja töötab, toimub EZ Buddy nimelise projekti ümber, " rääkis Cohn, "mille on välja töötanud meie Keenia IBMi teaduslabor. EZ Buddy demonstreerib, kuidas saab kohalikke ilmaandmeid kasutada kohaliku niisutussüsteemi seire ja kontrolli abil, et aidata põllumajandustootjatel optimeerida põllukultuuride kastmist. ”Talupidajad kirjutavad süsteemi oma mobiiltelefonilt üles, esitades näiteks„ Millal ma peaksin kastma? ” ja 'Kui kaua mu veemahuteid vihm uuesti täidab?' ja süsteemitekstid vastavad neile. Pärast Ida-Aafrikast laienemist ühendab WIoT (Watson IoT) kõik WU ilmajaamad asjakohaste satelliitandmetega, tõstab mobiiltelefonide rõhuanduritelt saadud andmed ja ühendab selle kohaliku teabe lisamisega, näiteks pinnase mõõtmise ja läheduses asuvate veepoodidega, ilmamudelid nii globaalselt kui ka lokaalselt. Põllumajandustootjad saavad seda kasutada niisutamise, istutusperioodide ja pestitsiidide ajakava haldamiseks. "See näitab, kuidas sellised ärihuvid nagu kindlustusandjad, põllumajandusliku tootmise huvid ja nutikamad linnad saavad üles ehitada kommertsüsteeme, mis ühendavad hüperlokaalse ilmateate kognitiivse Interneti-ga, " lisab Cohn.
Lennuettevõtjad juba koguvad turbulentsiaruandeid parda kiirendusmõõturite kaudu ja liidavad andmed The Weather Company kaudu. Ettevõtte 2016. aasta aruande kohaselt põhjustab turbulents aastas 5 miljonit dollarit kahju, meeskonna ja reisijate vigastamine 35 miljonit dollarit aastas ning lendude ümbersuunamised 1, 36 miljardit dollarit aastas. WIoT ühendab globaalse ilmamudeliga kõigi nende kommertslennukite turbulentsi andmed, luues prognoosisüsteemi, millele kõik lennuettevõtjad saavad selle API-portaali kaudu juurde pääseda. Selle abil saavad piloodid manööverdada tormide ümber ning lennufirmade arvutisüsteemid saavad kohandada ennustatud saabumis- ja väljumisaegu.
Rannikule paigaldatud isiklik ilmajaam (Weather Underground) Karm ilm põhjustab USA-s igal aastal 500 miljardit dollarit kahju, selgub The Weather Company hiljutisest kindlustussektori ettekandest. „(WIoT) täiendavad andmekogumid aitavad meil ka täpsema riskiga ennustada, vähendavad esitatud nõuete arvu, aidates samal ajal ka kindlustusseltsidel pettuste märgistamist, “ ütleb Glackin. Kindlustusettevõtted võiksid kliente hoiatada rahe ja vihmahoogude lähenemise eest, et nad saaksid oma kodu ja autosid ette valmistada, minimeerides kahjustusi (ja seega ka kahjunõudeid). Kommunaalteenused neelavad ka rasketest ilmadest palju kaotusi, mida nad ei suuda alati kaugelt ette ennustada. IBMi Big Data ja Analytics Hubi andmetel on seitsekümmend protsenti elektrikatkestustest halva ilma tõttu ja iga kord, kui energiaettevõte saadab meeskonna teenuste taastamiseks, maksab see keskmiselt 500 000 dollarit. Kasutades WIoT ilmamudelit API kaudu, saavad kommunaalettevõtted olla ennetavaid ja lavaremondiseadmeid enne suuri torme, et remondimeeskonnad saaksid teenuste taastamiseks kiiremini sisse kolida.
Mees paigaldab isikliku ilmajaama. (Maa-alune ilm) Ja siis, nagu ütleb Cohn, on ka muid tööstusi, kes pääsevad ilmastiku mudelile juurde, et planeerida oma saatmine ümber ilmastikuolude prognoosipaiku, et vältida kulukaid viivitusi. Autotööstus- ja jaemüügiettevõtted, kes viivad näiteks ookeanide kaupa kaubatooteid, näiteks sõiduautosid ja T-särke, võiksid sellest kasu saada.
"Kõige põnevamalt usume, et Watson aitab meil laiendada oma teadmistepagasit atmosfääri kohta, " ütleb Glackin. "Näiteks kahe nädala ja pikema aja prognooside parandamiseks võiks kognitiivne andmetöötlus assimileerida kogu taustteabe ja seejärel vaadata ajalooliste ja praeguste andmete kogumeid, et aidata meil valida ennustamismustrid, mida me pole traditsiooniliste lähenemisviiside abil tundnud."
Nii et sa lähed. Viiskümmend aastat tagasi ei osanud me midagi suurt ette näha ja täna räägivad nad, et varsti võib AI hakata tegema kahe nädala jooksul haritud ilmaennustusi. Põhimõtteliselt maagia.
