Meteorologie
Use cases: Machine Learning Solutions
Meteorologen sammeln große Mengen an Daten von Wetterstationen, Radaren und Satelliten und verwenden diese Daten, um zukünftige Wetterereignisse mit komplexen numerischen Modellen vorherzusagen. Obwohl das Feld große Fortschritte gemacht hat, sind einige Ereignisse aufgrund der hohen Anzahl an beteiligten Faktoren schwer zu berechnen. Der Schlüssel zu einer effizienten Lösung ist Maschinelles Lernen. Basierend auf historischen Daten können Maschinelle Lernmodelle sehr komplexe Muster erlernen und Erkenntnisse liefern, die mit traditionellen Modellen nicht erzielt werden können.
Automatisierung der Wolkenklassifizierung und der Berichterstattung über die Wolkenbedeckung durch die Analyse von Satellitenbildern.
Satellitendaten sind leicht verfügbar und trotz ihrer Komplexität können Maschinelle Lernmodelle diese schnell analysieren. Ein Computer Vision-Modell kann problemlos lernen, verschiedene Wolkentypen zu klassifizieren und eine kontinuierliche Überwachung der Wolkendecke mit einem Echtzeit-Warnsystem durchzuführen.
Automatischer Abruf von Wetterinformationen aus Websites und Nachrichtenartikeln.
Das aktuelle Halten von Online-Nachrichtenartikeln würde von einem menschlichen Meteorologen viel Zeit und Expertise erfordern. Ein System zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann schnell auf große Mengen textueller Daten aus dem Internet zugreifen und analysieren und die Schlüsselinformationen zusammenfassen, die ein menschlicher Experte zur weiteren Verarbeitung nutzen kann.
Messung des Meeresspiegels anhand von Satellitenbildern
Die oben erwähnten Satellitendaten können auch verwendet werden, um große Wasserflächen zu überwachen und den Meeresspiegel in Echtzeit zu messen. Durch die Benachrichtigung eines menschlichen Experten über unerwartete Ereignisse können Katastrophen vermieden und Verluste minimiert werden.
