自然灾害似乎是不可避免的，让我们在大自然的手中感到脆弱。考虑到今天围绕着我们的所有数据和技术，这怎么可能呢？专家能否在预测方面做得更好，甚至试图避免更多自然灾害或更有效地减少资源损失？
答案是肯定和否定。有时我们知道龙卷风会袭来，我们无法防止这种情况造成的损失。我们知道洪水会因飓风而发生，当地人可以努力有效地减少损失。但它们通常不能防止发生损害。我们知道可能会发生冰暴和冰雹风暴，但我们不能总是防止对房屋或汽车造成损害。
虽然预测自然力量可能很困难，但我们可以使用机器智能从这些情况中有效地捕获更多有用的数据并更好地学习。专家可以应用机器智能，帮助后代更好地更有效地管理资源并减轻灾难。
我今天看到的最好的例子之一是应用认知计算来源计算天气，包括云，雨，温度等的形成。IBM多年来一直致力于天气工作。自20世纪90年代以来，IBM 与美国国家海洋和大气管理局（NOAA）合作，帮助政府制定短期预测模型。该公司长期以来一直是内陆和外太空天气的验证来源。
认知计算如何帮助我们预测天气？您可以应用机器智能 - 或简单来说，使机器代表人类的思考和反应 - 没有情感。这是人工智能和自动化应用于一起的顶点。这是整个处理范围内的智能平衡，以及如何制定决策是这个生态系统的构建所在。
哪些行业或组织实际消耗与天气有关的数据情报？他们用它做什么？我们来看几个场景：
- 农民是世界上最受天气影响的专业人士群体之一。高级分析可以帮助农民分析实时数据，如天气，温度和湿度。数据可以提供有关如何优化和提高产量，改进农场规划，对所需资源水平做出更明智决策的见解，例如何时何地分发它们以防止浪费。
- 航空公司是天气数据的另一个主要消费者 它可以帮助他们规划和优化飞机交通，计划到达和离开，计划除冰等关键活动，在极端高温下提供额外的冷却等等。引入机器学习和认知计算的能力使得这里的工作变得更有洞察力并有助于提高效率。
- 美国宇航局在太空中拥有大量的设备，从天气系统中提取数据。该机构使用这些数据来了解太阳耀斑或小行星如何影响太空设备与空间站之间通信的影响。NASA使用算法创造了有效的系统，在工业和学术环境中得到更广泛的应用。一个例子是Mars Rover项目，我们将在即将发布的博客文章中对其进行更详细的讨论。
- 房地产公司正在转向分析，以提高建筑的能源效率。现在，许多现代建筑都配备了无数的传感器，可以跟踪热量，光线等。但基于传感器数据，建筑物内部的系统是否响应？机器学习能否提高效率？在未来，是否存在神经网络层，建筑商可以为居民或工人找到更多的价值？
- 最后，能源行业是机器学习采用和天气分析集成的另一个巨大变革驱动力。今天的一些能源生产商正在使用风车和太阳能电池板发电。这些风车和太阳能电池板站的传感器正在生成大量数据，并且可以利用这些数据来提供更好的数据驱动决策。想象一下，当工程师添加机器学习和人工智能以帮助优化结果时，可能会发生什么。
在我的下一篇博文中，我们将研究分析生态系统的另一面，并从组织一侧查看生成上述行业所消耗的所有数据的方案。
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时间： 2024-08-01 01:10:05