Краудсорсинг И Графические Процессоры Приносят Прогнозы Погоды На 3 Км


Прогнозы погоды всегда ошибочны, но с большим количеством данных они могут быть правильными. Не только более точный, но и более конкретный. Как получить данные и как их обработать? У метеорологической компании может быть ответ, и это удивительно.

Прогнозирование погоды-это одна из областей вычислений, которая действительно не претерпела большой революции из-за доступности больших данных. Места, которые получают “хорошие” прогнозы, как правило, находятся в районах, где есть обширные метеорологические станции – в основном в Европе и США. Большая проблема заключается в том, что такие станции дороги, и между ними все еще происходит много погодных явлений.

Метеорологическая компания, входящая в состав IBM, имеет смелый план получить больше данных и обработать их достаточно быстро, чтобы обеспечить почасовые прогнозы на гораздо более тонкой сетке, чем раньше.  Глобальная система атмосферного прогнозирования с высоким разрешением (GRAF) также сможет прогнозировать локальные события, такие как грозы, с разрешением 3 км или выше.

Метод сбора данных интересен:

“Новая система будет первой, которая будет опираться на неиспользованные данные, такие как показания датчиков с самолетов, преодолевая нехватку специализированного метеорологического оборудования во многих частях мира. Это также даст людям возможность внести свой вклад в улучшение прогнозов погоды во всем мире, поскольку он сможет использовать показания датчиков давления, отправленные с барометров, найденных в смартфонах, если люди согласятся поделиться этой информацией. Метеорологическая компания гарантирует, что она соответствует соответствующим условиям использования операционной системы. Кроме того, сотни тысяч метеостанций, многие из которых управляются любителями погоды, также могут вносить данные в модель.”

Это заставит любого профессионального метеоролога подпрыгнуть в воздух и протестовать. Реальные метеостанции имеют тщательно сконструированные приборы, установленные определенным образом, чтобы стандартизировать показания. Совсем другое дело-снимать показания с любительских метеостанций. У меня есть домашняя метеостанция, и погрешность в давлении, температуре, скорости и направлении ветра довольно велика. Это достаточно хорошо для моего потребления и для отображения тенденций, но я не уверен, что данные достаточно высокого качества, чтобы использовать их в модели, которую предлагает IBM. Шум может перевесить преимущество дополнительных данных.

Проблема обработки такого количества данных решается с помощью компьютера IBMs Power System “super”. Это имеет ряд графических процессоров NVIDIA Tesla V100 для распараллеливания вычислений:

Не следует недооценивать важность точных местных прогнозов погоды. Все, начиная от планирования мероприятий и заканчивая тем, когда собирать урожай, выиграет от такой информации, и IBM начнет предоставлять данные позже в этом году – за дополнительную плату. Интересно, как все авторы данных отнесутся к тому, чтобы предоставить свои данные бесплатно коммерческому предприятию.

Все это интересная идея, и нам придется подождать, чтобы увидеть, сработает ли она, но это действительно век больших данных.


Добавить комментарий