人工智能在气象中的应用-人工智能在气象中的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在气象中的应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能在气象中的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能时代天气如何预报作文？
2. ai预警系统能预测什么？
3. 谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？

人工智能时代天气如何预报作文？

天气预报的发展,经历了从定性预报、描述性预报向数字化、网格化预报的过程。

比如,我国气象部门原来发布的城镇天气预报,内容只包括2400多个城镇的天气现象、高低温和风速风向预报,频次也只是一天三次,预报的时间精度和空间精度不够高。

ai预警系统能预测什么？

AI预警可以应用于多种目标灾害的预警系统中，具体应用目标灾害取决于其所使用的模型和算法。以下是一些可能应用AI预警的目标灾害类型：

1. 自然灾害：如地震、火山喷发、风暴、洪水等；

2. 气象灾害：如暴雨、冰雹、雪灾、台风等；

3. 工业事故：如化学泄漏、气体爆炸等；

4. 交通事故：如***、火车脱轨等；

谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？

谷歌今日宣布，其位于伦敦的人工智能软件开发子公司 DeepMind 能够更好的预测风力发电厂的能源输出，从而大幅提升这种绿色能源的可用性。

此前，谷歌已经与许多风电厂达成了绿色能源合作。但在人工智能和机器学习的加持下，该公司能够更好地预测风力输出。

其表示，现可安排能量输出的设定交付。对于电网来说，这有助于大幅提升它的价值。

谷歌表示，与没有部署 AI 预测的情况相比，新方案可将风能的价值提升 20% 。

谷歌没有给出确切的能源产出估值，也未披露这些风电场的位置。不过外界猜测，该公司主要与中西部的风电场展开了合作，因其在当地部署了一些数据中心。

去年的时候，谷歌数据中心终于达成了***用 100％ 可抵消的可再生能源的目标。这在很大程度上得益于能源***购、以及风电场方面的投资。

可惜就风力发电而言，其利用效率仍难以与传统发电方案相媲美。因为风电厂每日的发电量，存在着一定的波动，而电网最被人们所需要的，就是可靠性。

好消息是，DeepMind 产品经理 Sims Witherspoon 和谷歌无碳能源项目负责人 Will Fadrhonc 在博客文章中表示：

风电产业的门槛还是比较高。用户面临的一个困难就是怎么知道什么地方适合建风电厂，建多大？怎么捕捉风***，怎么通过气象***知道这个地方适合建。这是一个非常头疼的问题。虽然国家的气象局还有省市的气象部门，他们都有相关气象数据。但是这些气象数据是基于空间大尺度，往往都是几百公里，半径几百公里以上，甚至是半径一千公里。但是一般的风电厂它也就是四到十平方公里的范围之内，这个大尺度的风力和微观尺度的风力这是两个完全不同的概念。

通过人工智能技术，解决气象数据有助于电厂选择适合的地方建造电厂。

在风电厂的开发阶段，就要充分利用地理信息地理数据，结合大数据的应用帮助业主提供运输的规划，路线的规划，包括道路怎么修。这些都是大量的数据，但是这些数据需要有高性能的计算，需要闪存这样的计算能力。同时在风能的管理里，虽然风能本身是不稳定的，而且是很难预知的。怎么保证买他们的设备厂商真正赚到钱，因为作为制造商很难建立一个庞大的风洞实验室做各种各样的模拟。

到此，以上就是小编对于人工智能在气象中的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在气象中的应用的3点解答对大家有用。

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