Apple tarafından satın alınan Hava Durumu Uygulaması ne kadar özel? AI, hava durumunu doğru bir şekilde tahmin eder ve ayrıca fırtına animasyonları da yapabilir
Akıllı şeyler (genel hesap: zhidxcom) düzenlendi | Dong Wenshu
Wisdom News 13 Nisan'da yakın zamanda CNN ve diğer medyanın Apple'ın Dark Sky hava durumu uygulamasını satın aldığını bildirdi ve Apple'ın uygulamayı Temmuz ayından önce Android platformundan kaldırmayı planladığını söyledi. Bu, Apple'ın üçüncü taraf bir hava durumu uygulamasını ilk kez edinmesidir.
Kaba istatistiklere göre, yalnızca iOS13 sistemiyle uyumlu 100'den fazla hava durumu uygulaması var ve Apple'ın kendi hava durumu uygulamaları var. Bu önermeye göre, Dark Sky teknoloji devi Apple tarafından tercih edilmek için hangi avantajlara dayanıyor? İOS kapalı döngü ekosistemine dahil mi?
Geleneksel hava durumu tahminleri, önümüzdeki 24 saat içinde hava durumunu yayınlar, bu yeterince doğru değildir ve modası geçmiş bir açık kaynak dünyasında, önümüzdeki 10 dakika içinde hava değişikliklerini yayınlamak sorun değildir.
Dark Sky, bir sonraki saat içinde kullanıcının bulunduğu yerde yağış miktarını dakikalar içinde doğru bir şekilde tahmin eden bir uygulamadır. Kullanıcı uygulamayı açtığı sürece her zaman, her yerde, kullanıcının konumuna göre hava durumunu hızla yayınlayacaktır. Örneğin, 5 dakika sonra mevcut bölgede şiddetli yağmur yağarsa 15 dakika vb. Sürecek.
Dark Sky şu anda "yerel hava durumu bilgilerinin en doğru kaynağı" uygulamasıdır.
İlginç bir şekilde, Dark Sky, meteorolojik yöntemlere dayalı hava tahminleri yapmıyor, ancak ustaca bir şekilde yalnızca büyük veri analizi modellerini kullanıyor.
Dark Sky'ın ana yaratıcı ekibi de çok "özel". Üç kurucudan Adam Grossman fizikte doğdu ve Jay LaPorte ve Jack Turner bilgisayar bilimi okudu. Ekibin diğer üyeleri web geliştiricileri ve arka uç mühendisleridir. Başka bir deyişle, tüm ekibin meteoroloji konusunda hiçbir geçmişi yok.
Öyle bir "meteorologlar" grubu evlerinin yarısını terk etmiş ve çok beğenilen bu hava durumu uygulamasını yapmışlardır.
Dark Sky kurucu ortakları: Jay LaPorte (solda), Adam Grossman (ortada), Jack Turner (sağda)
1. Büyük veri analizi: şerit parazit bilgisi, doğru enterpolasyon tahmini
Dark Sky kurucu ortağı Adam Grossman'a (Adam Grossman) göre, Dark Sky tarafından kullanılan radar verileri Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi'nden (NOAA) geliyor.
NOAA, kapsamlı bir hava izleme ağı işletmektedir. Ağ, tüm Amerika Birleşik Devletleri'ni ve diğer bazı yerleri kapsayan 140'tan fazla radardan oluşmaktadır. Yasa, Amerikan vatandaşlarının bu radar verilerini ücretsiz olarak elde etmelerini sağlar.
Dark Sky ekibi verileri ikili formatta indirdi ve ardından gerekli dört adımla devam etti.
1. FANN gürültüyü ve gürültüyü ayırır
Yararlı hava durumu verilerine ek olarak, radar ağı ayrıca yerdeki yansımalar, böcek ve kuşların göçü ve bazı insan faaliyetleri gibi bazı gürültüleri de toplayacaktır. Bu bilgi yağış sinyalleri ile karıştırılabilir. Bu nedenle, ilk adım radar verilerini filtrelemektir.
Gürültünün çoğunun düşük yoğunluklu verilerden (yani şekildeki açık mavi alan) oluştuğu bildirilmektedir. Dark Sky ekibi önce tüm düşük yoğunluklu verileri ayrım gözetmeksizin silecektir. Bununla birlikte, gürültü verilerine ek olarak, bu adım aynı zamanda fırtınanın ön ve arka kenarlarındaki değerli verileri de kaldırır. Eksik verilerin bu kısmı yağış miktarını tahmin etmek için çok önemlidir.
Verilerin bu kısmının kaybını telafi etmek için, Dark Sky ekibi AI teknolojisini tanıttı ve modeli oluşturmak için hızlı yapay sinir ağı kitaplığını (FANN) kullandı.
Araştırmacılar, gürültü verilerinin sadece düşük yoğunluklu olmadığını, aynı zamanda tanınabilir bir "dokuya" sahip olduğunu keşfettiler. Büyük miktarda veri eğitiminden sonra, FANN modeli bu "dokuyu" doğru bir şekilde tanıyabilir ve ardından binlerce radar verisini iki kategoriye ayırabilir: gürültü ve gürültüsüz.
Araştırmacılar, eğitim sürecinin biraz zaman aldığını, ancak sonunda basit ve hızlı bir prosedür olduğunu söylediler. Model, neredeyse hiç yanlış alarm olmadan gürültünün% 90 ila% 95'ini tanımlayabilir.
Veri ayırma sonucu
2. Fırtına hızını çıkarmak için CV algoritması
Meteorolojik sistem, oldukça kaotik ve karmaşık olan tipik bir doğrusal olmayan dinamik sistemdir. Hava tahminleri yapılırken karmaşık akışkan dinamikleri, dünyanın dönüş açısı, engebeli arazi, sisteme enjekte edilen güneş enerjisi vb. Gibi birçok faktör dikkate alınmalıdır.
Meteorologların bir asırdır çeşitli karmaşık modeller tasarlamalarının nedeni de budur, ancak yine de doğru hava tahminleri sağlayamazlar.
Ancak, Dark Sky ekibi, hava sistemindeki değişikliklerin daha küçük zaman ölçeklerinde doğrusal olma eğiliminde olduğunu fark etti. Örneğin, gökyüzünde yüzen kümülüs bulutları nispeten düz bir çizgide hareket etme eğilimindedir.
Zaman ölçeği küçültüldüğünde, çökeltme kuşağı daha tutarlı hale gelecek ve hatta birkaç dakika içinde doğrusal bir değişiklik gösterecektir. Bazı durumlarda, bu doğrusal süreç bir saat veya daha fazla sürebilir.
Bu süreci ölçmek için, araştırmacılar bir bilgisayar vizyonu (CV) modeli geliştirdiler. Araştırma ekibi, açık kaynak bilgisayar görüş kitaplığı OpenCV'deki optik akış ve hedef izleme algoritmalarını kullanarak, birden çok radar görüntü çerçevesini karşılaştırdı ve bir hız dağılım haritası oluşturdu.
Sonuçları daha sezgisel hale getirmek için araştırmacılar, üç kanallı bir görüntü oluşturmak için okları renklerle değiştirdiler. Görüntüde kırmızı, x yönündeki hızı, mavi y yönündeki hızı ve yeşil, fırtına şiddetindeki değişikliği temsil eder.
3. GPU, tahmin ve animasyon üretimini tamamlar
Araştırmacılar, hız görüntüsünü iPhone veya iPad'deki GPU'ya girecek ve fırtına tahmin süreci ve animasyon üretim sürecinin tamamı GPU'da tamamlandı.
Araştırmacılar, farklı fırtınaların ve farklı coğrafi ortamların özelliklerindeki farklılıklar nedeniyle tahmin sonuçlarının değişeceğine dikkat çekti. Örneğin, fırtına daha tutarlı ve kararlı ise, öngörülebilir süre daha uzun olacaktır.
4. Hata izleme
Tahminin doğruluğunu sağlamak için Dark Sky ekibi her tahmini izleyecektir.
Raporlara göre, araştırmacılar, tahmin hatasının ne kadar büyük olduğunu belirlemek için tahmin sonuçlarını gerçek hava koşullarıyla karşılaştıracaklar. Ek olarak, araştırmacılar, tahmin sonuçlarının doğruluğunu sağlamak için her radar istasyonunun gerçek zamanlı incelemelerini de yapacaklar.
ForecastWatch tarafından Nisan ayında yayınlanan bir rapora göre, DarkSky'nin geçen yıl San Jose, California'daki tahmininin doğruluk oranı% 80.91'e ulaştı ve bu yıl Mart ayında% 87.93'e ulaştı.
2. Mikro iklim ayarı için entegre GPS konumlandırma
Doğru tahminlere ek olarak, Dark Sky'ın diğer büyük satış noktası "Hiper-yerel" dir. Aşırı yerelleştirme işlevini gerçekleştirmek için, Dark Sky'ın kullanıcının doğru konumlandırma bilgilerini elde etmesi gerekir.
Yabancı medya FastCompany raporuna göre Dark Sky, radar görüntüsünün tahmin sonuçlarını yeryüzündeki belirli bir noktanın fiziksel parametrelerine göre ayarlayacak. Bu parametreler arasında rakım, eğim, en yakın su alanına uzaklık, ısı adası etkisi vb. Yer alır.
Mikro iklim ayarlamaları yapıldıktan sonra tahmin sonuçları daha doğru olacaktır. Örneğin, GPS sinyalleri kullanıcının göl kenarında olduğunu gösteriyorsa, tahmin edilen sıcaklık hafifçe yükselebilir, bu da kullanıcının vücut sıcaklığıyla daha uyumludur.
3. Amaç: tüm olasılıkları kullanıcılara sunmak
Araştırma ekibi, büyük veri analizinin hava tahminlerinin doğruluğunu iyileştirmek için bir araç sağladığına inanıyor, ancak insanlar hiçbir zaman hava durumunu% 100 doğru tahmin edemiyor. Bu kavramı kullanıcılara iletmek için, Dark Sky'daki tahmin sonuçları her zaman yüzde olarak görüntülenir.
Dark Sky kurucu ortağı Grossman, bu görüntüleme yönteminin belirli bir düzeyde şeffaflık sağladığına inanıyor. "Hava tahminlerinde (geçmişte) eksik olan en önemli şey hata ve belirsizliktir" dedi.
Sonuç: Dark Sky, hava tahmini için yeni fikirlere işaret ediyor
Dark Sky, meteorolojik yöntemlerden ziyade büyük veri analizine dayalı hava tahminleri yapar.Ayrıca, kısa sürede doğru tahminler elde etmek için GPS konumlandırma işlevlerini entegre eder, bu da çok sayıda izleyiciyi çeker ve en doğru hava tahmini uygulaması olarak bilinir. .
Ancak araştırma ekibi, Dark Skyın eksikliklerinin daha uzun bir zaman diliminde tahmin yapamama olduğuna da dikkat çekti. Kurucu Grossmanın dediği gibi: "Sistemimiz önümüzdeki 6 saat içinde durumu tahmin edemez."
Bazı insanlar, Apple'ın Dark Sky'ın doğru tahmin yeteneğini kısa bir süre içinde beğenmeye başladığını veya Dark Sky'ı kendi hava durumu uygulamasına entegre edeceğini belirtti. Apple bu açıklama hakkında yorum yapmadı, ancak marka stratejisti ve kullanıcı deneyimi tasarımcısı Parker Ortolani buna göre konsept haritasının bir versiyonunu tasarladı.
Referans kaynağı: CNN, FastCompany, phoneArena, iMore, ForecastWatch
Okuduğunuz için teşekkürler. Gemide takip etmek ve sizi teknolojide ön plana çıkarmak için tıklayın ~
