IBM 買氣象公司的目的出爐:準確預測小地方的氣象

作者 | 發布日期 2016 年 06 月 16 日 18:44 | 分類 Big Data , 人工智慧 follow us in feedly
Flick/Patrick

講到氣象資料和氣象預報,大概會提到蝴蝶效應,來說明氣象難以預測。但看來 IBM 認為如果餵大量資料,就有辦法克服氣象預報。如今 IBM 用它買來的氣象公司,連同裡面的專家和資料,推出用深度學習預測氣象的 Deep Thunder,希望能提高小規模地區的預測結果。




自從 IBM 收購 The Weather Company 的 B2B 資料部門後,可能很多人好奇為何 IBM 要買它。但現在 IBM 推出新的氣象產品,結合最近流行的深度學習技術,再加上從 Weather Company 收購案得到的氣象資料,推出 Deep Thunder 預測天氣狀況。

Deep Thunder 靠更好的演算法,還有餵好幾 PB 等級的資料,調教 Deep Thunder 的預測模式,希望在 0.2~ 1.2 英里的尺度下預測氣象。預測結果將用在保險、消費者行為預測上面。

新聞稿中,Weather Compay 科學和預測營運部門主管 Mary Glackin 說:「Weather Compay 專注觀測大氣狀況,而 IBM Research 則領先各界,相當小尺度下的超級地方等級下,擁有提高預測準度的技術,可以用在重要決定上。今天推出的新整合預測模型,將會提供增進我們簽署服務理想的平台──為不同企業和工業應用,理解各種氣象現象的衝擊和找出建議的行動。

對擁有技術的公司來說,只有演算法但沒有能驗證演算法的資料也作用不大。未來我們可以看到更多做 AI 或預測的公司,出手買公司取得這些公司背後的資料,拿這些資料訓練 AI 做出更精準的預測。

(首圖來源:Patrick on Flickr, CC-BY 2.0)

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