 |
| ภาพจาก IEEE Spectrum |
เฟรมเวิร์ก DeepMC ของ Microsoft ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อทำนายสภาพอากาศในท้องถิ่นอย่างแม่นยำ DeepMC รวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ในสถานที่ กับข้อมูลพยากรณ์อากาศท้องถิ่นมาตรฐานที่เข้าถึงได้ผ่านส่วนต่อประสานโปรแกรมประยุกต์ (application programming interface) จากแหล่งต่าง ๆ รวมถึงU.S. National Oceanic and Atmospheric Administration และ National Weather Service โดย Peeyush Kumar แห่ง Microsoft Research กล่าวว่า "กลไกการหลอมรวม" จะรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ในสถานที่ กับข้อมูลการคาดการณ์มาตรฐาน ซึ่งเฟรมเวิร์กดังกล่าวจะส่งต่อให้กับ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อค้นหาข้อผิดพลาดระหว่างการคาดการณ์ในท้องถิ่นกับสภาพอากาศไมโครไคลเมต (micro-climate) ระบบจะคาดการณ์พารามิเตอร์สภาพอากาศแต่ละรายการตามการคาดการณ์ในอดีต และข้อมูลเซ็นเซอร์ในพื้นที่ และหลอมรวมเข้าด้วยกันเพื่อกำหนดแนวโน้มและรูปแบบในระยะสั้นและระยะยาของข้อมูลสภาพอากาศ
อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น